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神經網絡是計算智能和機器學習研究的最活躍的分支之一。本書全面系統地介紹神經網絡的基本概念，系統理論和實際應用。
本書包含四個組成部分：導論，監督學習，無監督學習，神經網絡動力學模型。導論部分介紹神經元模型、神經網絡結構和機器學習的基本概念和理論。監督學習討論感知機學習規則，有監督的Hebb學習，學習算法，反向傳播算法及其變形，RBF網絡，正規化網絡、支持向量機以及委員會機器。無監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，無監督學習的信息理論，植根于統計力學的隨機學習機器，最后是與動態規劃相關的增強式學習。神經網絡動力學模型研究由短期記憶和分層前饋網絡構成的動態系統，反饋非線性動態系統性的穩定性和聯想記憶，以及另一類非線性動態驅動的遞歸網絡系統。
縮寫和符號
第一章導言
第二章學習過程
第三章單層感知器
第四章多層感知器
第五章徑向基函數網絡
第六章支持向量機
第七章委員會機器
第八章主分量分析
第九章自組織映射
第十章信息論模型
第十一章植根于統計力學的隨機機器和它們的逼近
第十二章神經動態規劃
第十三章使用前饋網絡的時序處理
第十四章神經動力學
第十五章動態驅動的遞歸網絡
后記
參考文獻
索引
本書包含四個組成部分：導論，監督學習，無監督學習，神經網絡動力學模型。導論部分介紹神經元模型、神經網絡結構和機器學習的基本概念和理論。監督學習討論感知機學習規則，有監督的Hebb學習，學習算法，反向傳播算法及其變形，RBF網絡，正規化網絡、支持向量機以及委員會機器。無監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，無監督學習的信息理論，植根于統計力學的隨機學習機器，最后是與動態規劃相關的增強式學習。神經網絡動力學模型研究由短期記憶和分層前饋網絡構成的動態系統，反饋非線性動態系統性的穩定性和聯想記憶，以及另一類非線性動態驅動的遞歸網絡系統。
縮寫和符號
第一章導言
第二章學習過程
第三章單層感知器
第四章多層感知器
第五章徑向基函數網絡
第六章支持向量機
第七章委員會機器
第八章主分量分析
第九章自組織映射
第十章信息論模型
第十一章植根于統計力學的隨機機器和它們的逼近
第十二章神經動態規劃
第十三章使用前饋網絡的時序處理
第十四章神經動力學
第十五章動態驅動的遞歸網絡
后記
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