第1章 概述第2章 神经计算的生理学基础第3章 神经计算的元素——人工神经元第4章 神经计算的拓扑——人工神经网络第5章 神经计算的组织——人工神经系统的学习机制第6章 Hebe学习第7章 McCulloch-Pitts模型——第一个人工神经系统第8章 感知器第9章 自适应线性神经元网络第10章 误差往回传播网络第11章 小脑算术计算模型——CMAC神经网络第12章 径向基函数网络第13章 Hopfield网络第14章 Boltzmann机第15章 自组织特征图第16章 逢适应谐振理论与ART系统结束语 神经计算到底能做什么?参考文献附录 索引
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具体描述
神經計算科學是人工智能的重要組成部分。
神經計算科學是“神經”+“計算”的科學，是在細胞的水平上模擬腦結構和腦功能的科學，是關於人工神經係統或人工神經網絡的原理、結構和功能的科學。
本書闡述瞭神經計算科學的發展曆史，神經計算科學的元素以及拓撲和組織；解析瞭十大經典人工神經係統：MP模型、感知器、自適應綫性神經元網絡、誤差往迴傳播網絡、小腦算術計算模型、徑嚮基函數網絡、Hopfield網絡、Boltzmann機、自組織特徵圖以及自適應諧振理論模型；在解析神經計算模型的過程中講述神經計算實例，特彆是人工神經係統在機器人係統中應用的實例，展現瞭人工神經係統作為人工腦在機器人係統中的發揮的智慧源泉的作用。
本書可供從事人工智能和認知科學、機器人學、自動控製以及模式識彆與圖像處理研究的科技工業者學習或參考，並可作為大學高年級學生或研究人工智能課的教材。
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