神經網絡設計 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025
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Martin T. Hagan
機械工業齣版社
戴葵
2007-09-01
463
49.0
簡裝本
計算機科學叢書
9787111075851
圖書標籤:
神經網絡
人工智能
人工神經網絡
計算機
神經網絡入門讀本
AI
數學
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发表于2025-05-29
神經網絡設計 epub 下載 mobi 下載 pdf 下載 txt 電子書 下載 2025
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圖書描述
著者簡介
圖書目錄
第1章 緒論
1.1 目的
1.2 曆史
1.3 應用
1.4 生物學的啓示
參考文獻
第2章 神經元模型和網絡結構
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 網絡結構
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網絡
3.2.4 hopfield網絡
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
4.5 結束語
參考文獻
習題
第5章 信號和權值嚮量空間
5.1 目的
5.2 理論和實例
5.2.1 綫性嚮量空間
5.2.2 綫性無關
5.2.3 生成空間
5.2.4 內積
5.2.5 範數
5.2.6 正交性
5.2.7 嚮量展開式
5.3 小結
5.4 例題
5.5 結束語
參考文獻
習題
第6章 神經網絡中的綫性變換
6. 1 目的
6.2 理論和實例
6.2.1 綫性變換
6.2.2 矩陣錶示
6.2. 3 基變換
6.2. 4 特徵值和特徵嚮量
6.3 小結
6.4 例題
6.5 結束語
參考文獻
習題
第7章 有監督的hebb學習
7.1 目的
7.2 理論和實例
7.2.1 綫性聯想器
7.2.2 hebb規則
7.2.3 仿逆規則
7.2.4 應用
7.2.5 hebb學習的變形
7.3 小結
7.4 例題
7.5 結束語
參考文獻
習題
第8章 性能麯麵和最優點
8.1 目的
8.2 理論和實例
8.2.1 泰勒級數
8.2.2 方嚮導數
8.2.3 極小點
8.2.4 優化的必要條件
8.2.5 二次函數
8.3 小結
8.4 例題
8.5 結束語
參考文獻
習題
第9章 性能優化
9.1 目的
9.2 理論和實例
9.2.1 最速下降法
9.2.2 牛頓法
9.2.3 共扼梯度法
9.3 小結
9.4 例題
9.5 結束語
參考文獻
習題
第10章 widrow-hoff學習算法
10.1 目的
10.2 理論和實例
10.2.1 adaline網絡
10.2.2 均方誤差
10.2.3 lms算法
10.2.4 收斂性分析
10.2.5 自適應濾波
10.3 小結
10.4 例題
10.5 結束語
參考文獻
習題
第11章 反嚮傳播
11.1 目的
11.2 理論和實例
11.2.1 多層感知機
11.2.2 反嚮傳播算法
11.2.3 例子
11.2.4 反嚮傳播
11.3 小結
11.4 例題
11.5 結束語
參考文獻
習題
第12章 反嚮傳播算法的變形
12.1 目的
12.2 理論和實例
12.2.1 bp算法的缺點
12.2.2 bp算法的啓發式改進
12.2.3 數值優化技術
12.3 小結
12.4 例題
12.5 結束語
參考文獻
習題
第13章 聯想學習
13.1 目的
13.2 理論和實例
13.2.1 簡單聯想網絡
13.2.2 無監督的hebb規則
13.2.3 簡單的識彆網絡
13.2.4 instar規則
13.2.5 簡單迴憶網絡
13.2.6 outstar規則
13.3 小結
13.4 例題
13.5 結束語
參考文獻
習題
第14章 競爭網絡
14.1 目的
14.2 理論和實例
14.2.1 hamming網絡
14.2.2 競爭層
14.2.3 生物學意義上的競爭層
14.2.4 自組織特徵圖
14.2.5 學習嚮量量化
14.3 小結
14.4 例題
14.5 結束語
參考文獻
習題
第15章 grossberg網絡
15.1 目的
15.2 理論和實例
15. 2.1 生物學的啓發:視覺
15.2.2 基本非綫性模型
15.2.3 兩層競爭網絡
15.2.4 與kohonen規則的關係
15.3 小結
15.4 例題
15.5 結束語
參考文獻
習題
第16章 自適應諧振理論
16.1 目的
16. 2 理論和實例
16.2.1 自適應諧振概述
16.2.2 第一層
16.2.3 第二層
16.2.4 調整子係統
16.2.5 學習規則:l1-l2
16.2.6 學習規則:l2-l1
16.2.7 art1算法小結
16.2.8 其他art體係結構
16.3 小結
16.4 例題
16.5 結束語
參考文獻
習題
第17章 穩定性
17.1 目的
17.2 理論和實例
17.2.1 遞歸網絡
17.2.2 穩定性概念
17.2.3 lyapunov穩定性定理
17.2.4 單擺例子
17.2.5 lasdlle不變性定理
17.3 小結
17.4 例題
17.5 結束語
參考文獻
習題
第18章 hopfield網絡
18.1 目的
18.2 理論和實例
18.2.1 hopfield模型
18.2.2 lyapunov函數
18.2.3 增益效應
18.2.4 hopfield網絡設計
18.3 小結
18. 4 例題
18.5 結束語
參考文獻
習題
第19章 結束語
19.1 目的
19.2 理論和實例
19.2.1 前饋和聯想網絡
19.2.2 競爭網絡
19。2.3 動態聯想存儲器網絡
19.2.4 神經網絡的經典基礎
19.2.5 參考書目和雜誌
19.3 結束語
參考文獻
附錄a 文獻目錄
附錄b 符號
附錄c 軟件
索引
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收起)
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用戶評價
評分
☆☆☆☆☆
這本書對於想要係統學習神經網絡的人倒是很適用,時間充裕的話可以一試。但是我就不行瞭,從原理開始深究寫不齣代碼。想要快速上手的人還是從實例開始吧
評分
☆☆☆☆☆
神經網絡的經典之作
評分
☆☆☆☆☆
非常self-contained,當下的深度學習潮流其實都基於這本書所闡述的內容。。。
評分
☆☆☆☆☆
讀瞭兩小時,沒法懂
評分
☆☆☆☆☆
可以作為神經網絡的基礎教材,簡單明瞭,不過要想學好神經網絡,這本書遠遠不夠,Simon Haykin的更好
讀後感
評分
☆☆☆☆☆
評分
☆☆☆☆☆
辞掉了工作,回家过年玩,拿出这本书来又看了一遍,说说这次的感觉: 1 比起第一次接触神经网络时感觉这本书简单多了,读第二遍速度要快得多,并且也更理解一些原理上的东西 2 不神秘了。第一次读的时候感觉神经网络很强大,可以设计出许多很厉害的东西来,现在却不这样认为了...
評分
☆☆☆☆☆
还记得大一的时候,老师在黑板上只管照着课本将,讲矩阵、讲行列式..... 讲的只是计算过程,和解题方法。对我来说线性代数,就是死记硬背的没有半点用处的东西。我现在才明白了,线性代数,最主要的不是矩阵的那些计算,矩阵只是一个计算的表达方式和计算的工具,要理解线性代...
評分
☆☆☆☆☆
还记得大一的时候,老师在黑板上只管照着课本将,讲矩阵、讲行列式..... 讲的只是计算过程,和解题方法。对我来说线性代数,就是死记硬背的没有半点用处的东西。我现在才明白了,线性代数,最主要的不是矩阵的那些计算,矩阵只是一个计算的表达方式和计算的工具,要理解线性代...
評分
☆☆☆☆☆
两年前看的了,买了一本此书的第二版 很不错 数学分析比较详细 特别是书中有许多很有启发性的例题 至于翻译我觉得还不错 虽然有些明显的印刷错误(特别是忘记了负号)
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