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本書共有九章，分為兩個主要部分。第一部分包含前五章，講述了當今電磁學和其他應(yīng)用中最常見的機器學習架構(gòu)和算法的基本原理。這些算法包括支持向量機、用于信號處理的高斯處理、用于陣列天線的核方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及用于計算電磁學的深度學習。每一章都從非�；�本的原理開始，并延伸到特定機器學習算法和架構(gòu)領(lǐng)域的最新進展。這些章節(jié)都由幾個實例支持，以便讀者了解每種機器學習算法的技術(shù)細節(jié)，并找到解決其他工程問題的方法。第二部分由四章組成，詳細講述了第一部分所涉及算法在多種電磁問題中的應(yīng)用，如陣列天線波束成形、波達方向估計、計算電磁學、天線優(yōu)化、可重構(gòu)天線、認知無線電以及電磁設(shè)計的其他方面。在最后一章中，還介紹了一些如何在微處理器中實現(xiàn)相關(guān)算法的示例。這些章節(jié)介紹了在電磁學領(lǐng)域尚未應(yīng)用的機器學習算法。