神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算

內(nèi)容概要

本書是普通高等教育“十五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材?！　”緯?jiǎn)要介紹了幾種常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、計(jì)算方法和應(yīng)用，包括以BP網(wǎng)絡(luò)為代表的前饋網(wǎng)絡(luò)，以Hopfield網(wǎng)絡(luò)為代表的聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)，徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)，Boltzmann機(jī)，特征映射網(wǎng)絡(luò)（SOFM網(wǎng)絡(luò)與ART網(wǎng)絡(luò)），以及小腦模型網(wǎng)絡(luò)等，每章后附有練習(xí)題．全書內(nèi)容剪裁適當(dāng)，敘述清晰簡(jiǎn)明?！　”緯勺鳛槔砉た葡嚓P(guān)專業(yè)的高年級(jí)本科生選修課教材和研究生教材，也可作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與應(yīng)用方面的參考書。

書籍目錄

第一章 前傳網(wǎng)絡(luò)　§1.1 引言　§1.2 自適應(yīng)線性感應(yīng)器　§1.3 Madaline網(wǎng)絡(luò)　§1.4 BP網(wǎng)絡(luò)　§1.5 BP網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用　習(xí)題第二章 聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　§2.1 簡(jiǎn)單線性聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)（LAM）　§2.2 Kohonen模型——最優(yōu)線性聯(lián)想網(wǎng)絡(luò)（OLAM）　§2.3 自聯(lián)想Kohonen模型　§2.4 Hopfield聯(lián)想記憶模型　§2.5 利用外積和的雙極性Hopfield網(wǎng)絡(luò)　§2.6 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的存儲(chǔ)容量　§2.7 Hopfield網(wǎng)絡(luò)的收斂性　§2.8 二次優(yōu)化問題的Hopfield網(wǎng)絡(luò)解法　§2.9 雙向聯(lián)想記憶（BAM）網(wǎng)絡(luò)　§2.10 模糊聯(lián)想記憶（FAM）網(wǎng)絡(luò)　習(xí)題第三章 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)　§3.1 徑向基函數(shù)（RBF）　§3.2 徑向基函數(shù)參數(shù)的選取　§3.3 高斯條函數(shù)　習(xí)題第四章 Boltzmann機(jī)　§4.1 模擬退火算法　§4.2 簡(jiǎn)單Boltzmann機(jī)　§4.3 帶隱單元的Boltzmann機(jī)　§4.4 平均場(chǎng)方法與確定性BM　習(xí)題第五章 自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)　§5.1 SOFM網(wǎng)絡(luò)　§5.2 SOFM網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用　§5.3 ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　習(xí)題第六章 小腦模型聯(lián)接控制（CMAC）網(wǎng)絡(luò)　§6.1 引言　§6.2 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行　§6.3 學(xué)習(xí)算法　習(xí)題參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

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《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算》是由高等教育出版社出版的。

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