發表於2024-11-23
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。 |
目錄 |
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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