神经网络设计
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作者(美)马丁 T.哈根(Martin T.Hagan) 等 著;章毅 等 译
出版社机械工业出版社
ISBN9787111586746
出版时间2018-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数426页
定价99元
货号SC:9787111586746
上书时间2024-04-27
商品详情
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作者简介:
马丁T.哈根，俄克拉荷马州立大学电子与计算机工程学院教授，MATLAB神经网络工具箱的开发者之一。
精彩内容:
前 言Neural Network Design，Second Edition本书介绍基本的神经网络结构和学习规则，重点阐述网络的数学分析、训练方法，以及网络在非线性回归、模式识别、信号处理、数据挖掘和控制系统等领域实际工程问题中的应用。 我们尽优选努力以清晰和一致的方式安排本书内容，以期本书易懂易用。书中使用了许多例子来解释每个讨论的主题。在书的最后几章，我们提供了一些学习实例，以展示神经网络在实际应用中可能遇到的问题。 由于本书是关于神经网络设计的，因此在内容的选择上依据了两个原则。首先，我们希望提供最有用且实际的神经网络结构、学习规则和训练技巧。其次，我们希望本书能够自成体系，并且章节间的过渡自然流畅。为了实现这个目的，我们将有关应用数学的各种介绍材料和章节放在了需要用到这些材料的特定主题之前。简言之，一些内容的选择是因为它们对神经网络的实际应用有重要作用，而另一些内容的选择则是由于它们对解释神经网络的运行机制有重要意义。 我们省略了许多本可以包含的内容。例如，我们没有把本书写成一个涵盖所有已知神经网络结构和学习规则的目录或纲要，而是集中精力介绍基础概念。其次，我们没有讨论神经网络的实现技术，如VLSI、光学器件和并行计算机等。再有，我们没有提供神经网络的生物学和心理学方面的基础知识。虽然这些内容都是重要的，不过，我们希望重点讨论那些我们认为对神经网络设计最有用的内容，并进行深入阐释。 本书可作为高年级本科生或一年级研究生一个学期的神经网络导论课程教材（也适合短期课程、自学或参考）。读者需要具有一定的线性代数、概率论和微分方程的基础知识
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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:
译者序
前言
第1章引言1
1.1目标1
1.2历史1
1.3应用3
1.4生物学启示4
1.5扩展阅读5
第2章神经元模型及网络结构8
2.1目标8
2.2理论与例子8
2.2.1记号8
2.2.2神经元模型8
2.2.3网络结构11
2.3小结15
2.4例题17
2.5结束语18
2.6习题18
第3章一个说明性的实例20
3.1目标20
3.2理论与例子20
3.2.1问题描述20
3.2.2感知机21
3.2.3Hamming网络23
3.2.4Hopfield网络26
3.3结束语27
3.4习题28
第4章感知机学习规则31
4.1目标31
4.2理论与例子31
4.2.1学习规则31
4.2.2感知机结构32
4.2.3感知机的学习规则35
4.2.4收敛性证明39
4.3小结41
4.4例题42
4.5结束语48
4.6扩展阅读49
4.7习题49
第5章信号与权值向量空间53
5.1目标53
5.2理论与例子53
5.2.1线性向量空间53
5.2.2线性无关54
5.2.3生成空间55
5.2.4内积56
5.2.5范数56
5.2.6正交性56
5.2.7向量展开式58
5.3小结60
5.4例题61
5.5结束语66
5.6扩展阅读67
5.7习题67
第6章神经网络中的线性变换71
6.1目标71
6.2理
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