神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的理論與方法

內(nèi)容概要

本書(shū)是作者在東南大學(xué)多年從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用研究教學(xué)的基礎(chǔ)上編寫(xiě)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)研究生課程教材。    本書(shū)在介紹常用的神經(jīng)元模型和權(quán)值學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)全面介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的原理和方法。具體內(nèi)容包括：影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力的各種因素，如結(jié)構(gòu)復(fù)雜性、樣本、初始權(quán)值、學(xué)習(xí)時(shí)間、先驗(yàn)知識(shí)等；這些因素如何影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能；常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，包括剪枝算法（權(quán)衰減法、靈敏度計(jì)算方法、相關(guān)性剪枝方法等）、構(gòu)造算法（級(jí)連相關(guān)算法、資源分配網(wǎng)絡(luò)等）、進(jìn)化方法等；常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，包括最優(yōu)停止方法、主動(dòng)學(xué)習(xí)方法、樣本輸入中加噪聲、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成等。這些方法絕大部分是目前國(guó)內(nèi)廣泛使用的最典型的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法。本書(shū)介紹了它們的實(shí)現(xiàn)原理和仿真例子，并提供大部分算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)代碼。    本書(shū)適用于自動(dòng)化、信號(hào)處理等學(xué)科的工程技術(shù)人員、高年級(jí)學(xué)生、研究生及教師使用。

書(shū)籍目錄

第1章  概論  1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介  1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究?jī)?nèi)容  1.3 本書(shū)內(nèi)容  1.4 參考資料簡(jiǎn)介第2章  基本的神經(jīng)元及其學(xué)習(xí)規(guī)則  2.1 神經(jīng)元模型  2.2 神經(jīng)元學(xué)習(xí)算法  2.3 單個(gè)神經(jīng)元解決問(wèn)題的能力  2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)第3章  多層感知器網(wǎng)絡(luò)  3.1 兩層感知器網(wǎng)絡(luò)  3.2 線性閾值單元組成的多層感知器  3.3 BP網(wǎng)及BP算法第4章  徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  4.1 RBF網(wǎng)結(jié)構(gòu)和工作原理  4.2 RBF網(wǎng)的生理學(xué)基礎(chǔ)  4.3 RBF網(wǎng)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)  4.4 RBF網(wǎng)常用的學(xué)習(xí)算法  4.5 RBF網(wǎng)的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)  4.6 仿真例子  4.6 RBF網(wǎng)的特點(diǎn)及其他問(wèn)題第5章  Hopfield網(wǎng)絡(luò)  5.1 連續(xù)Hopfield網(wǎng)絡(luò)  5.2 離散Hopfield網(wǎng)絡(luò)  5.3 Hopfield網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用  5.4 應(yīng)用和仿真實(shí)例第6章  自組織特征映射  6.1 生物系統(tǒng)中的競(jìng)爭(zhēng)  6.2 SOFM結(jié)構(gòu)  6.3 SOFM的學(xué)習(xí)算法   6.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化理論第7章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化理論  7.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化理論簡(jiǎn)介  7.2 泛化誤差的偏差-標(biāo)準(zhǔn)差分解  7.3 結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和樣本復(fù)雜性對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力的影響  7.4 正則化方法對(duì)泛化能力的影響  7.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成對(duì)泛化能力的影響  7.6 樣本輸入中加噪聲對(duì)泛化能力的影響  7.7 其他因素對(duì)泛化能力的影響第8章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)第9章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造方法第10章  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝方法第11章  進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法第12章  混雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)附錄參考文獻(xiàn)

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