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经传软件骗子70
2016-06-05
知道答主
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出版者的话
专家委员会
译者序
前言
第1章 绪论
1.1 目的
1.2 历史
1.3 应用
1.4 生物学的启示
参考文献
第2章 神经元模型和网络结构
2.1 目的
2.1 理论和实例
2.2.1 符号
2.2.2 神经元模型
2.2.3 网络结构
2.3 小结
2.4 例题
2.5 结束语
习题
第3章 一个说明性实例
3.1 目的
3.2 理论和实例
3.2.1 问题描述
3.2.2 感知机
3.2.3 Hamming网络
3.2.4 Hopfield网络
3.3 结束语
习题
第4章 感知机学习规则
4.1 目的
4.2 理论和实例
4.2.1 学习规则
4.2.2 感知机的结构
4.2.3 感知机学习规则
4.2.4 收敛性证明
4.3 小结
4.4 例题
4.5 结束语
参考文献
习题
第5章 信号和权值向量空间
5.1 目的
5.2 理论和实例
5.2.1 线性向量空间
5.2.2 线性无关
5.2.3 生成空间
5.2.4 内积
5.2.5 范数
5.2.6 正交性
5.2.7 向量展开式
5.3 小结
5.4 例题
5.5 结束语
参考文献
习题
第6章 神经网络中的线性变换
6.1 目的
6.2 理论和实例
6.2.1 线性变换
6.2.2 矩阵表示
6.2.3 基变换
6.2.4 特征值和特征向量
6.3 小结
6.4 例题
6.5 结束语
参考文献
习题
第7章 有监督的Hebb学习
第8章 性能曲面和最优点
第9章 性能优化
第10章 Widrow-Hoff学习算法
第11章 反向传播
第12章 反向传播算法的变形
第13章 联想学习
第14章 竞争网络
第15章 Grossberg网络
第16章 自适应谐振理论
第17章 稳定性
第18章 Hopfield网络
第19章 结束语
附录A 文献目录
附录B 符号
附录C 软件
索引

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