神經網路設計

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《神經網路設計》介紹了神經網路的基本結構和學習規則，重點是對這些神經網路的數學分析、訓練方法和神經網路在模式識別、信號處理以及控制系統等工程實踐問題中的套用。《神經網路設計》盡力用清晰和一致的方式來組織材料，以易於閱讀和使用。對每個討論的主題，使用大量例題來闡明。由於這是一本關於神經網路設計的書，因此在選擇主題時我們依據了兩個原則：首先，儘量採用最實用的神經網路結構、學習規則和訓練方法其次，儘量保證該書的完整性，使讀者從一章到下一章的學習感覺流暢。為此，在特定主題前，都會有一些相關的介紹性材料和套用數學基礎的章節。總之，在我們選擇的主題中，某些部分在神經網路實際套用中極其重要，而另一些部分對解釋神經網路如何運算十分有用。

圖書簡介

本書主要講述神經網路的基本概念，介紹實用的網路模型、學習規則和訓練方法。全書分19章，內容涵蓋神經元模型和網路結構、感知機學習規則、有監督的 Hebb學習、Widrow—Hoff學習算法、反向傳播算法及其變形、聯想學習、競爭網路、Grossberg網路、自適應諧振理論和Hopfield 網路。

書中注重對數學分析方法和性能最佳化的討論，強調神經網路在模式識別、信號處理以及控制系統等實際工程問題中的套用。同時本書包含大量例題、習題，並配有基於MATLAB軟體包的“神經網路設計演示”程式。本書可以作為大學高年級本科生或一年級研究生的神經網路課程教材，也可供從事相關研究工作的科技人員參考。

圖書目錄

出版者的話

專家委員會

譯者序

前言

第1章緒論

1.1 目的

1.2 歷史

1.3 套用

1.4 生物學的啟示

參考文獻

第2章神經元模型和網路結構

2.1 目的

2.1 理論和實例

2.2.1 符號

2.2.2 神經元模型

2.2.3 網路結構

2.3 小結

2.4 例題

2.5 結束語

習題

第3章一個說明性實例

3.1 目的

3.2 理論和實例

3.2.1 問題描述

3.2.2 感知機

3.2.3 Hamming網路

3.2.4 Hopfield網路

3.3 結束語

習題

第4章感知機學習規則

4.1 目的

4.2 理論和實例

4.2.1 學習規則

4.2.2 感知機的結構

4.2.3 感知機學習規則

4.2.4 收斂性證明

4.3 小結

4.4 例題

神經網路設計

基本介紹

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