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神經網路設計(原書第2版)/智能科學與技術叢書

  • 作者：(美)馬丁T.哈根//霍華德B.德姆斯//馬克H.比勒//奧蘭多·德·赫蘇斯|譯者:章毅
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111586746
  • 出版日期：2018/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：426
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    由馬丁T.哈根、霍華德B.德姆斯、馬克H.比勒、奧蘭多·德·赫蘇斯著的《神經網路設計(原書第2版)/智能科學與技術叢書》是一本易學易懂的神經網路教材，主要討論網路結構、學習規則、訓練技巧和工程應用，緊緊圍繞「設計」這一視角組織材料和展開講解，強調基本原理和訓練方法，概念清晰，數學論述嚴謹，包含豐富的實例和練習，並配有課件和MATLAB演示程序。
    本書要求讀者具備線性代數、概率論和微分方程的基礎知識，可作為高年級本科生或一年級研究生的神經網路導論課程教材，也可供有興趣的讀者自學或參考。
作者介紹
(美)馬丁T.哈根//霍華德B.德姆斯//馬克H.比勒//奧蘭多·德·赫蘇斯|譯者:章毅
目錄
譯者序
前言
第1章  引言
  1.1  目標
  1.2  歷史
  1.3  應用
  1.4  生物學啟示
  1.5  擴展閱讀
第2章  神經元模型及網路結構
  2.1  目標
  2.2  理論與例子
    2.2.1  記號
    2.2.2  神經元模型
    2.2.3  網路結構
  2.3  小結
  2.4  例題
  2.5  結束語
  2.6  習題
第3章  一個說明性的實例
  3.1  目標
  3.2  理論與例子
    3.2.1  問題描述
    3.2.2  感知機
    3.2.3  Hamming網路
    3.2.4  Hopfield網路
  3.3  結束語
  3.4  習題
第4章  感知機學習規則
  4.1  目標
  4.2  理論與例子
    4.2.1  學習規則
    4.2.2  感知機結構
    4.2.3  感知機的學習規則
    4.2.4  收斂性證明
  4.3  小結
  4.4  例題
  4.5  結束語
  4.6  擴展閱讀
  4.7  習題
第5章  信號與權值向量空間
  5.1  目標
  5.2  理論與例子
    5.2.1  線性向量空間
    5.2.2  線性無關
    5.2.3  生成空間
    5.2.4  內積
    5.2.5  范數
    5.2.6  正交性
    5.2.7  向量展開式
  5.3  小結

  5.4  例題
  5.5  結束語
  5.6  擴展閱讀
  5.7  習題
第6章  神經網路中的線性變換
  6.1  目標
  6.2  理論與例子
    6.2.1  線性變換
    6.2.2  矩陣表示
    6.2.3  基變換
    6.2.4  特徵值與特徵向量
  6.3  小結
  6.4  例題
  6.5  結束語
  6.6  擴展閱讀
  6.7  習題
第7章  有監督的Hebb學習
  7.1  目標
  7.2  理論與例子
    7.2.1  線性聯想器
    7.2.2  Hebb規則
    7.2.3  偽逆規則
    7.2.4  應用
    7.2.5  Hebb學習的變形
  7.3  小結
  7.4  例題
  7.5  結束語
  7.6  擴展閱讀
  7.7  習題
第8章  性能曲面和最優點
  8.1  目標
  8.2  理論與例子
    8.2.1  泰勒級數
    8.2.2  方嚮導數
    8.2.3  極小點
    8.2.4  優化的必要條件
    8.2.5  二次函數
  8.3  小結
  8.4  例題
  8.5  結束語
  8.6  擴展閱讀
  8.7  習題
第9章  性能優化
  9.1  目標
  9.2  理論與例子
    9.2.1  最速下降法
    9.2.2  牛頓法
    9.2.3  共軛梯度法
  9.3  小結
  9.4  例題

  9.5  結束語
  9.6  擴展閱讀
  9.7  習題
第10章  Widrow-Hoff學習
  10.1  目標
  10.2  理論與例子
    10.2.1  ADALINE網路
    10.2.2  均方誤差
    10.2.3  LMS演算法
    10.2.4  收斂性分析
    10.2.5  自適應濾波器
  10.3  小結
  10.4  例題
  10.5  結束語
  10.6  擴展閱讀
  10.7  習題
第11章  反向傳播
  11.1  目標
  11.2  理論與例子
    11.2.1  多層感知機
    11.2.2  反向傳播演算法
    11.2.3  例子
    11.2.4  批量訓練和增量訓練
    11.2.5  使用反向傳播
  11.3  小結
  11.4  例題
  11.5  結束語
  11.6  擴展閱讀
  11.7  習題
第12章  反向傳播演算法的變形
  12.1  目標
  12.2  理論與例子
    12.2.1  反向傳播演算法的缺點
    12.2.2  反向傳播演算法的啟髮式改進
    12.2.3  數值優化技術
  12.3  小結
  12.4  例題
  12.5  結束語
  12.6  擴展閱讀
  12.7  習題
第13章  泛化
  13.1  目標
  13.2  理論與例子
    13.2.1  問題描述
    13.2.2  提升泛化能力的方法
  13.3  小結
  13.4  例題
  13.5  結束語
  13.6  擴展閱讀
  13.7  習題

第14章  動態網路
  14.1  目標
  14.2  理論與例子
    14.2.1  分層數字動態網路
    14.2.2  動態學習的基本原則
    14.2.3  動態反向傳播
  14.3  小結
  14.4  例題
  14.5  結束語
  14.6  擴展閱讀
  14.7  習題
第15章  競爭網路
  15.1  目標
  15.2  理論與例子
    15.2.1  Hamming網路
    15.2.2  競爭層
    15.2.3  生物學中的競爭層
    15.2.4  自組織特徵圖
    15.2.5  學習向量量化
  15.3  小結
  15.4  例題
  15.5  結束語
  15.6  擴展閱讀
  15.7  習題
第16章  徑向基網路
  16.1  目標
  16.2  理論與例子
    16.2.1  徑向基網路
    16.2.2  訓練RBF網路
  16.3  小結
  16.4  例題
  16.5  結束語
  16.6  擴展閱讀
  16.7  習題
第17章  實際訓練問題
  17.1  目標
  17.2  理論與例子
    17.2.1  訓練前的步驟
    17.2.2  網路訓練
    17.2.3  訓練結果分析
  17.3  結束語
  17.4  擴展閱讀
第18章  實例研究1:函數逼近
  18.1  目標
  18.2  理論與例子
    18.2.1  智能感測系統描述
    18.2.2  數據收集與預處理
    18.2.3  網路結構選擇
    18.2.4  網路訓練
    18.2.5  驗證

    18.2.6  數據集
  18.3  結束語
  18.4  擴展閱讀
第19章  實例研究2：概率估計
  19.1  目標
  19.2  理論與例子
    19.2.1  CVD過程描述
    19.2.2  數據收集與預處理
    19.2.3  網路結構選擇
    19.2.4  網路訓練
    19.2.5  驗證
    19.2.6  數據集
  19.3  結束語
  19.4  擴展閱讀
第20章  實例研究3：模式識別
  20.1  目標
  20.2  理論與例子
    20.2.1  心肌梗死識別問題描述
    20.2.2  數據收集與預處理
    20.2.3  網路結構選擇
    20.2.4  網路訓練
    20.2.5  驗證
    20.2.6  數據集
  20.3  結束語
  20.4  擴展閱讀
第21章  實例研究4：聚類
  21.1  目標
  21.2  理論與例子
    21.2.1  森林覆蓋問題描述
    21.2.2  數據收集與預處理
    21.2.3  網路結構選擇
    21.2.4  網路訓練
    21.2.5  驗證
    21.2.6  數據集
  21.3  結束語
  21.4  擴展閱讀
第22章  實例研究5：預測
  22.1  目標
  22.2  理論與例子
    22.2.1  磁懸浮系統描述
    22.2.2  數據收集與預處理
    22.2.3  網路結構選擇
    22.2.4  網路訓練
    22.2.5  驗證
    22.2.6  數據集
  22.3  結束語
  22.4  擴展閱讀
附錄A  參考文獻
附錄B  記號
附錄C  軟體

索引

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