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哈根、 戴葵 著 / 机械工业出版社 / 2002-09 / 平装
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上书时间2021-06-21
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神经网络设计
《神经网络设计》主要讲述神经网络的基本概念,介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章,内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow—Hoff学习算法、反向传播算法及其变形、联想学习、竞争网络、Grossberg网络、自适应谐振理论和Hopfield网络。书中注重对数学分析方法和性能优化的讨论,强调神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。同时《神经网络设计》包含大量例题、习题,并配有基于MATLAB软件包的“神经网络设计演示”程序。《神经网络设计》可以作为大学高年级本科生或一年级研究生的神经网络课程教材,也可供从事相关研究工作的科技人员参考。
出版者的话专家委员会译者序前言第1章绪论1.1目的1.2历史1.3应用1.4生物学的启示参考文献第2章神经元模型和网络结构2.1目的2.1 理论和实例2.2.1符号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结束语习题第3章一个说明性实例3.1目的3.2 理论和实例3.2.1问题描述3.2.2感知机3.2.3Hamming网络3.2.4Hopfield网络3.3结束语习题第4章感知机学习规则4.1目的4.2理论和实例4.2.1学习规则4.2.2感知机的结构4.2.3感知机学习规则4.2.4收敛性证明4.3小结4.4例题4.5结束语参考文献习题第5章信号和权值向量空间5.1目的5.2理论和实例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5.4例题5.5结束语参考文献习题第6章神经网络中的线性变换6.1目的6.2理论和实例6.2.1线性变换6.2.2矩阵表示6.2.3基变换6.2.4特征值和特征向量6.3小结6.4例题6.5结束语参考文献习题第7章有监督的Hebb学习第8章性能曲面和最优点第9章性能优化第10章Widrow-Hoff学习算法第11章反向传播第12章反向传播算法的变形第13章联想学习第14章竞争网络第15章Grossberg网络第16章自适应谐振理论第17章稳定性第18章Hopfield网络第19章结束语附录A文献目录附录B符号附录C软件索引
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开播时间:09月02日 10:30