神经网络设计(原书第2版)/智能科学与技术丛书--聚文网

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内容简介

由马丁T.哈根、霍华德B.德姆斯、马克H.比勒、奥兰多·德·赫苏斯著的《神经网络设计(原书第2版 )/智能科学与技术丛书》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。

作者简介

霍华德B．德姆斯曾任职于洛斯阿拉莫斯国家实验室，参与设计了世界上最早的计算机之一MANOAC。

译者序前言第1章引言 1.1 目标 1.2 历史 1.3 应用 1.4 生物学启示 1.5 扩展阅读第2章神经元模型及网络结构 2.1 目标 2.2 理论与例子 2.2.1 记号 2.2.2 神经元模型 2.2.3 网络结构 2.3 小结 2.4 例题 2.5 结束语 2.6 习题第3章一个说明性的实例 3.1 目标 3.2 理论与例子 3.2.1 问题描述 3.2.2 感知机 3.2.3 Hamming网络 3.2.4 Hopfield网络 3.3 结束语 3.4 习题第4章感知机学习规则 4.1 目标 4.2 理论与例子 4.2.1 学习规则 4.2.2 感知机结构 4.2.3 感知机的学习规则 4.2.4 收敛性证明 4.3 小结 4.4 例题 4.5 结束语 4.6 扩展阅读 4.7 习题第5章信号与权值向量空间 5.1 目标 5.2 理论与例子 5.2.1 线性向量空间 5.2.2 线性无关 5.2.3 生成空间 5.2.4 内积 5.2.5 范数 5.2.6 正交性 5.2.7 向量展开式 5.3 小结

神经网络设计(原书第2版)/智能科学与技术丛书

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