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人工神經網絡導論依照簡明易懂、便于軟件實現(xiàn)、鼓勵探索的原則介紹人工神經網絡。內容包括：智能系統(tǒng)描述模型、人工神經網絡方法的特點；基本人工神經元模型，人工神經網絡的基本拓撲特性，存儲性能及學習；感知器與線性不可分問題，Hebb學習律，Delta規(guī)則；BP算法及其原理分析，算法改進討論；對傳網的結構及其運行，對傳網的初始化與訓練算法；統(tǒng)計網絡的訓練與收斂分析；Hopfield網絡及穩(wěn)定性，Boltzmann機；雙聯(lián)存儲網絡的結構及訓練；ART模型的結構分析與實現(xiàn)。
人工神經網絡導論目錄
第一章 引言.
1.1 人工神經網絡的提出
1.1.1 智能與人工智能
1.1.2 物理符號系統(tǒng)
1.1.3 聯(lián)接主義觀點
1.1.4 兩種模型的比較
1.2 人工神經網絡的特點
1.2.1 人工神經網絡的概念
1.2.2 學習能力
1.2.3 基本特征的自動提取
1.2.4 信息的分布存放
1.2.5 適用性問題
1.3 歷史回顧
1.3.1 萌芽期
1.3.2 第一高潮期
1.3.3 反思期
1.3.4 第二高潮期
1.3.5 再認識與應用研究期 
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