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    人工神经网络导论 PDF 下载

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    资料简介:
    《人工神经网络导论》依照简明易懂、便于软件实现、鼓励探索的原则介绍人工神经网络。内容包括:智能系统描述模型,人工神经网络方法的特点;基本人工神经元模型,人工神经网络的基本拓扑特性,存储性能及学习;感知器与线性不可分问题,Ifcc学习律,Efmub规则;CQ算法及其原理分析,算法改进讨论;对传网的结构及其运行,对传网的初始化与训练算法;统计网络的训练与收敛性分析;Ipgjqfme网络及稳定性,Boltzmann机;双联存储网络的结构及训练;BSU模型的结构分析与实现。《人工神经网络导论》适合于研究生和本科高年级学生使用,也可供有关学生、科技人员参考

    资料目录:
    第一章引言
    1.1人工神经网络的提出
    1.1.1智能与人工智能
    1.1.2物理符号系统
    1.1.3联接主义观点
    1.1.4两种模型的比较
    1.2人工神经网络的特点
    1.2.1人工神经网络的概念
    1.2.2学习能力
    1.2.3基本特征的自动提取
    1.2.4信息的分布存放
    1.2.5适用性问题
    1.3历史回顾
    1.3.1萌芽期
    1.3.2第一高潮期
    1.3.3反思期
    1.3.4第二高潮期
    1.3.5再认识与应用研究期
    练习题

    第二章人工神经网络基础
    2.1生物神经网络
    2.2人工神经元
    2.2.1人工神经元的基本构成
    2.2.2激活函数(ActivationFunction)
    2.2.3M-P模型
    2.3A.工神经网络的拓扑特性
    2.3.1联接模式
    2.3.2网络的分层结构
    2.4存储与映射
    2.5人工神经网络的训练。
    2.5.1无导师学习
    2.5.2有导师学习
    练习题

    第三章感知器
    3.1感知器与人工神经网络的早期发展
    3.2感知器的学习算法
    3.2.1离散单输出感知器训练算法
    3.2.2离散多输出感知器训练算法
    3.2.3连续多输出感知器训练算法
    3.3线性不可分问题
    3.3.1异或(Exclusive-0R)问题
    3.3.2线性不可分问题的克服
    练习题

    第四章BP网络
    4.1概述
    4.2基本BP算法
    4.2.1网络的构成
    4.2.2训练过程概述
    4.2.3误差传播分析
    4.2.4基本的BP算法
    4.3算法的改进
    4.4算法的实现
    4.5算法的理论基础
    4.6几个问题的讨论
    练习题

    第五章对传网
    5.1网络结构
    5.2网络的正常运行
    5.2.1Kohonen层
    5.2.2Grossberg层
    5.3Kohonen层的训练
    5.3.1输入向量的预处理
    5.3.2训练
    5.4Kohonen层联接权的初始化方法
    5.5Grossberg层的训练
    5.6补充说


     

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