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神经网络设计
图书分类:人工智能, 软件 暂无评论 ⁄ 被围观 37 次阅读+

内容简介:

本书是一本易学易懂的神经网络教材,主要讨论网络结构、学习规则、训练技巧和工程应用,紧紧围绕“设计”这一视角组织材料和展开讲解,强调基本原理和训练方法,概念清晰,数学论述严谨,包含丰富的实例和练习,并配有课件和MATLAB演示程序。本书要求读者具备线性代数、概率论和微分方程的基础知识,可作为高年级本科生或一年级研究生的神经网络导论课程教材,也可供有兴趣的读者自学或参考。

目录  · · · · · ·

第1章 绪论
第2章 神经元模型和网络结构
第3章 一个说明性实例
第4章 感知机学习规则
第5章 信号和权值向量空间
第6章 神经网络中的线性变换
第7章 有监督的hebb学习
第8章 性能曲面和最优点
第9章 性能优化
第10章 widrow-hoff学习算法
第11章 反向传播
第12章 反向传播算法的变形
第13章 联想学习
第14章 竞争网络
第15章 grossberg网络
第16章 自适应谐振理论
第17章 稳定性
第18章 hopfield网络
第19章 结束语
附录a 文献目录
附录b 符号
附录c 软件
索引
作者: 戴葵
出版社: 机械工业出版社
原作名: Neural Network Design
译者: 戴葵 / 李伯民 审校
出版年: 2007-09-01
页数: 463
丛书: 计算机科学丛书
ISBN: 9787111075851




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