神經網絡設計（原書第2版）計算機與互聯網書籍|7234500 pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

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美馬丁 T 哈根Martin T 著，章毅譯

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发表于2024-11-23

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齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111586746

商品編碼：25202657853

叢書名：智能科學與技術叢書

齣版時間：2018-01-01

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具體描述

書[0名0]：	神經網絡設計（原書[0第0]2版）\|7234500
圖書定價：	99元
圖書作者：	（美）馬丁 T. 哈根（Martin T. Hagan）
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2018/1/1 0:00:00
ISBN號：	9787111586746
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

內容簡介

本書是一本易[0學0]易懂的神經網絡教材，主要討論網絡結構、[0學0]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[0法0]，概念清晰，數[0學0]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。
本書要求讀者具備綫性代數、概率論和微分方程的基礎[0知0]識，可作為高年級本科生或一年級研究生的神經網絡導論課程教材，也可供有興趣的讀者自[0學0]或參考。

齣版者的話
譯者序
前言
[0第0]1章引言1
1.1 目標1
1.2 曆[0史0]1
1.3 應用3
1.4 生物[0學0]啓示4
1.5 擴展閱讀5
[0第0]2章神經元模型及網絡結構8
2.1 目標8
2.2 理論與例子8
2.2.1 記號8
2.2.2 神經元模型8
2.2.3 網絡結構11
2.3 小結15
2.4 例題17
2.5 結束語18
2.6 習題18
[0第0]3章一個說明性的實例20
3.1 目標20
3.2 理論與例子20
3.2.1 問題描述20
3.2.2 感[0知0]機21
3.2.3 Hamming網絡23
3.2.4 Hopfield網絡26
3.3 結束語27
3.4 習題28
[0第0]4章感[0知0]機[0學0]習規則31
4.1 目標31
4.2 理論與例子31
4.2.1 [0學0]習規則31
4.2.2 感[0知0]機結構32
4.2.3 感[0知0]機的[0學0]習規則35
4.2.4 收斂性證明39
4.3 小結41
4.4 例題42
4.5 結束語48
4.6 擴展閱讀49
4.7 習題49
[0第0]5章信號與[0權0]值嚮量空間53
5.1 目標53
5.2 理論與例子53
5.2.1 綫性嚮量空間53
5.2.2 綫性無關54
5.2.3 生成空間55
5.2.4 內積56
5.2.5 範數56
5.2.6 正交性56
5.2.7 嚮量展開式58
5.3 小結60
5.4 例題61
5.5 結束語66
5.6 擴展閱讀67
5.7 習題67
[0第0]6章神經網絡中的綫性變換71
6.1 目標71
6.2 理論與例子71
6.2.1 綫性變換71
6.2.2 矩陣錶示72
6.2.3 基變換74
6.2.4 特徵值與特徵嚮量76
6.3 小結79
6.4 例題79
6.5 結束語85
6.6 擴展閱讀85
6.7 習題86
[0第0]7章有監督的Hebb[0學0]習90
7.1 目標90
7.2 理論與例子90
7.2.1 綫性聯想器91
7.2.2 Hebb規則91
7.2.3 僞逆規則93
7.2.4 應用95
7.2.5 Hebb[0學0]習的變形96
7.3 小結97
7.4 例題98
7.5 結束語105
7.6 擴展閱讀105
7.7 習題106
[0第0]8章性能麯麵和[0優0]點108
8.1 目標108
8.2 理論與例子108
8.2.1 泰勒級數108
8.2.2 方嚮導數110
8.2.3 [0極0]小點111
8.2.4 [0優0]化的必要條件113
8.2.5 二次函數114
8.3 小結119
8.4 例題120
8.5 結束語127
8.6 擴展閱讀127
8.7 習題128
[0第0]9章性能[0優0]化131
9.1 目標131
9.2 理論與例子131
9.2.1 速下降[0法0]131
9.2.2 牛頓[0法0]136
9.2.3 共軛梯度[0法0]139
9.3 小結142
9.4 例題142
9.5 結束語150
9.6 擴展閱讀150
9.7 習題151
[0第0]10章 Widrow-Hoff[0學0]習153
10.1 目標153
10.2 理論與例子153
10.2.1 ADALINE網絡153
10.2.2 均方誤差154
10.2.3 LMS算[0法0]156
10.2.4 收斂性分析157
10.2.5 自適應濾波器159
10.3 小結164
10.4 例題165
10.5 結束語174
10.6 擴展閱讀174
10.7 習題175
[0第0]11章反嚮傳播179
11.1 目標179
11.2 理論與例子179
11.2.1 多層感[0知0]機179
11.2.2 反嚮傳播算[0法0]182
11.2.3 例子186
11.2.4 批量訓練和增量訓練188
11.2.5 使用反嚮傳播188
11.3 小結192
11.4 例題193
11.5 結束語201
11.6 擴展閱讀201
11.7 習題202
[0第0]12章反嚮傳播算[0法0]的變形210
12.1 目標210
12.2 理論與例子210
12.2.1 反嚮傳播算[0法0]的缺點210
12.2.2 反嚮傳播算[0法0]的啓發式改進215
12.2.3 數值[0優0]化技術218
12.3 小結226
12.4 例題228
12.5 結束語235
12.6 擴展閱讀236
12.7 習題237
[0第0]13章泛化241
13.1 目標241
13.2 理論與例子241
13.2.1 問題描述242
13.2.2 提升泛化能力的方[0法0]243
13.3 小結257
13.4 例題258
13.5 結束語265
13.6 擴展閱讀265
13.7 習題266
[0第0]14章動態網絡270
14.1 目標270
14.2 理論與例子270
14.2.1 分層數字動態網絡271
14.2.2 動態[0學0]習的基本原則273
14.2.3 動態反嚮傳播276
14.3 小結288
14.4 例題290
14.5 結束語296
14.6 擴展閱讀296
14.7 習題297
[0第0]15章競爭網絡302
15.1 目標302
15.2 理論與例子302
15.2.1 Hamming網絡303
15.2.2 競爭層304
15.2.3 生物[0學0]中的競爭層307
15.2.4 自組織特徵圖308
15.2.5 [0學0]習嚮量量化310
15.3 小結314
15.4 例題315
15.5 結束語322
15.6 擴展閱讀322
15.7 習題323
[0第0]16章徑嚮基網絡329
16.1 目標329
16.2 理論與例子329
16.2.1 徑嚮基網絡329
16.2.2 訓練RBF網絡333
16.3 小結343
16.4 例題344
16.5 結束語347
16.6 擴展閱讀347
16.7 習題348
[0第0]17章實際訓練問題352
17.1 目標352
17.2 理論與例子352
17.2.1 訓練前的步驟353
17.2.2 網絡訓練359
17.2.3 訓練結果分析362
17.3 結束語368
17.4 擴展閱讀368
[0第0]18章實例研究1:函數逼近370
18.1 目標370
18.2 理論與例子370
18.2.1 智能傳感係統描述370
18.2.2 數據收集與預處理371
18.2.3 網絡結構選擇372
18.2.4 網絡訓練372
18.2.5 驗證373
18.2.6 數據集374
18.3 結束語375
18.4 擴展閱讀375
[0第0]19章實例研究2：概率估計376
19.1 目標376
19.2 理論與例子376
19.2.1 CVD過程描述376
19.2.2 數據收集與預處理377
19.2.3 網絡結構選擇378
19.2.4 網絡訓練379
19.2.5 驗證381
19.2.6 數據集382
19.3 結束語382
19.4 擴展閱讀383
[0第0]20章實例研究3：模式識彆384
20.1 目標384
20.2 理論與例子384
20.2.1 心肌梗死識彆問題描述384
20.2.2 數據收集與預處理384
20.2.3 網絡結構選擇387
20.2.4 網絡訓練387
20.2.5 驗證388
20.2.6 數據集389
20.3 結束語390
20.4 擴展閱讀390
[0第0]21章實例研究4：聚類391
21.1 目標391
21.2 理論與例子391
21.2.1 森林覆蓋問題描述391
21.2.2 數據收集與預處理392
21.2.3 網絡結構選擇392
21.2.4 網絡訓練393
21.2.5 驗證394
21.2.6 數據集396
21.3 結束語396
21.4 擴展閱讀396
[0第0]22章實例研究5：預測398
22.1 目標398
22.2 理論與例子398
22.2.1 磁懸浮係統描述398
22.2.2 數據收集與預處理399
22.2.3 網絡結構選擇399
22.2.4 網絡訓練401
22.2.5 驗證402
22.2.6 數據集404
22.3 結束語404
22.4 擴展閱讀405
附錄A 參考文獻406
附錄B 記號413
附錄C 軟件417
索引420

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