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文件名：神经网络设计 机械工业出版社

文件大小：59.4 MB

文件页数：481页

本书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    名神经网络设计 又    名Neural Network Design 作    者  译    者戴葵   ISBN9787111075851 

  页    数463 定    价49.00元 出版社机械工业出版社 出版时间2002-9-1 装    帧平装 

  1 基本信息 

  2 图书简介 

  3 图书目录 

英文名: Neural Network Design

作者: [美] 哈根等

译者: 戴葵等

定价: 49.00[1]  

神经网络设计图书简介

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。同时本书包含大量例题、习题，并配有基于MATLAB软件包的“神经网络设计演示”程序。本书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

3.2.3 Hamming网络

3.2.4 Hopfield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

  参考资料

    1.    神经网络设计  ．豆瓣读书[引用日期2014-10-24]

封面截图：