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神經(jīng)網(wǎng)絡原理

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神經(jīng)網(wǎng)絡原理內(nèi)容簡介

本書包含四個組成部分:導論,監(jiān)督學習,無監(jiān)督學習,神經(jīng)網(wǎng)絡動力學模型。

1.導論部分介紹神經(jīng)元模型、神經(jīng)網(wǎng)絡結構和機器學習的基本概念和理論。

2.監(jiān)督學習討論感知機學習 規(guī)則,有監(jiān)督的Hebb學習,Widrow-Hoff學習算法,反向傳播算法及其變形,RBF網(wǎng)絡,正則 化網(wǎng)絡,支持向量機以及委員會機器。

3.無監(jiān)督學習包括主分量分析,自組織特征映射模型的 競爭學習形式,無監(jiān)督學習的信息理論,植根于統(tǒng)計力學的隨機學習機器,最后是與動態(tài)規(guī) 劃相關的增強式學習。

4.神經(jīng)網(wǎng)絡動力學模型研究由短期記憶和分層前饋網(wǎng)絡構成的動態(tài)系統(tǒng), 反饋非線性動態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和聯(lián)想記憶,以及另一類非線性動態(tài)驅動的遞歸網(wǎng)絡系統(tǒng)。

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