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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787560652535
- 條形碼：9787560652535 ; 978-7-5606-5253-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用 本書特色
本書分為三篇，共15章。*篇為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)篇（第1~3章），主要內(nèi)容包括生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)理基礎(chǔ)，從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)角度出發(fā)介紹了神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)、生物電活動，在細(xì)胞層面解釋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息傳遞和信息存儲的機(jī)理，并對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論在各個階段的發(fā)展、特點(diǎn)、應(yīng)用，以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中運(yùn)用到的導(dǎo)數(shù)、微分、梯度等重要數(shù)理知識進(jìn)行了概述。第二篇為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論篇(第4～13章)，主要內(nèi)容包括感知器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、AdaBoost神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了加強(qiáng)理論學(xué)習(xí)的深度，本篇在闡述理論算法時通過逐次迭代展開推導(dǎo)，而且在每種理論算法后面都給出了應(yīng)用及實(shí)踐案例。多年的課堂教學(xué)實(shí)踐證明這種學(xué)習(xí)方式對于理解和掌握算法機(jī)理是非常有效的。第三篇為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐及應(yīng)用篇(第14～15章)，主要內(nèi)容包括基于Simulink的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和基于GUI的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。這些內(nèi)容是進(jìn)一步理解和掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、實(shí)踐和應(yīng)用的基礎(chǔ)。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用 內(nèi)容簡介
本書主要介紹生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)理基礎(chǔ)、感知器、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、AdaBoost神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、MATLAB實(shí)踐基礎(chǔ)、基于Simulink的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模、基于GUI的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計等基本內(nèi)容。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用 目錄
**篇 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)篇
第1章 生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ) 3
1.1 生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能 3
1.2 神經(jīng)系統(tǒng)的電活動 4
1.3 人腦的信息存儲 6
1.4 人腦與電腦 8
習(xí)題 10
參考文獻(xiàn) 11
第2章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 12
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程 12
2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn) 18
2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用 19
習(xí)題 23
參考文獻(xiàn) 24
第3章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)理基礎(chǔ) 25
3.1 神經(jīng)元模型 25
3.2 導(dǎo)數(shù) 29
3.3 微分 30
3.3.1 定義 30
3.3.2 定理與性質(zhì) 30
3.4 積分 30
3.4.1 定義 30
3.4.2 定積分定理與性質(zhì) 31
3.5 梯度 31
3.6 行列式 32
3.7 矩陣 32
3.7.1 概念 32
3.7.2 矩陣的運(yùn)算 33
3.7.3 矩陣運(yùn)算性質(zhì) 33
3.8 向量 34
3.8.1 定義 34
3.8.2 向量的運(yùn)算和向量內(nèi)積的準(zhǔn)則 34
3.8.3 線性表示與線性相關(guān) 34
3.9 特征值與特征向量 34
3.10 隨機(jī)事件與概率 35
3.11 范數(shù) 36
3.11.1 定義 36
3.11.2 向量的范數(shù) 36
3.11.3 矩陣的范數(shù) 36
習(xí)題 37
參考文獻(xiàn) 37
第二篇 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論篇
第4章 感知器 41
4.1 概述 41
4.2 感知器的結(jié)構(gòu)和原理 42
4.2.1 感知器的結(jié)構(gòu) 42
4.2.2 感知器的原理 42
4.2.3 感知器的學(xué)習(xí)策略 44
4.3 單層感知器 44
4.3.1 單層感知器模型 44
4.3.2 單層感知器的功能 46
4.3.3 單層感知器的學(xué)習(xí)算法 47
4.3.4 單層感知器的局限性 49
4.4 多層感知器 50
4.4.1 多層感知器的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn) 50
4.4.2 多層感知器的功能 51
4.4.3 多層感知器的學(xué)習(xí)算法 53
4.5 應(yīng)用案例 54
習(xí)題 58
參考文獻(xiàn) 59
第5章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 60
5.1 概述 60
5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 61
5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 62
5.3.1 算法原理 62
5.3.2 反向傳播實(shí)例 66
5.4 BP算法的不足與改進(jìn) 68
5.4.1 BP算法的不足 68
5.4.2 BP算法的改進(jìn) 70
5.5 應(yīng)用案例 72
習(xí)題 78
參考文獻(xiàn) 79
第6章 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 80
6.1 概述 80
6.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和原理 81
6.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 82
6.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)問題 84
6.5 應(yīng)用案例 85
習(xí)題 87
參考文獻(xiàn) 88
第7章 ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 89
7.1 概述 89
7.2 ADALINE結(jié)構(gòu)和原理 89
7.2.1 單層ADALINE模型 89
7.2.2 算法原理 90
7.2.3 多層ADALINE模型 92
7.3 應(yīng)用案例 94
習(xí)題 98
參考文獻(xiàn) 98
第8章 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 99
8.1 概述 99
8.2 離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 99
8.2.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 99
8.2.2 工作方式 100
8.2.3 網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性 101
8.2.4 網(wǎng)絡(luò)算法 102
8.3 連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 104
8.3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 104
8.3.2 網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性 106
8.4 應(yīng)用案例 106
習(xí)題 112
參考文獻(xiàn) 112
第9章 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 113
9.1 概述 113
9.2 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和原理 113
9.2.1 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 113
9.2.2 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理 115
9.3 幾種基本的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 116
9.3.1 AlexNet 116
9.3.2 VGGNet 117
9.3.3 ResNet 118
9.4 應(yīng)用案例 119
9.4.1 幾種深度學(xué)習(xí)應(yīng)用框架 119
9.4.2 基于AlexNet的圖像識別 120
習(xí)題 123
參考文獻(xiàn) 123
第10章 生成式對抗網(wǎng)絡(luò) 124
10.1 概述 124
10.2 生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 125
10.3 生成式對抗網(wǎng)絡(luò)算法 126
10.4 改進(jìn)的生成式對抗網(wǎng)絡(luò) 128
10.5 應(yīng)用案例 130
習(xí)題 133
參考文獻(xiàn) 133
第11章 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 134
11.1 概述 134
11.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和原理 134
11.3 Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法 136
11.4 Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性分析 137
11.5 應(yīng)用案例 139
習(xí)題 143
參考文獻(xiàn) 143
第12章 AdaBoost神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 144
12.1 概述 144
12.2 AdaBoost網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法 144
12.3 AdaBoost算法中的影響因素 147
12.3.1 AdaBoost算法的訓(xùn)練誤差分析 147
12.3.2 AdaBoost分類問題中的損失函數(shù) 148
12.3.3 AdaBoost算法的正則化 149
12.4 應(yīng)用案例 150
習(xí)題 155
參考文獻(xiàn) 156
第13章 SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 157
13.1 概述 157
13.2 SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 157
13.3 SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和學(xué)習(xí)算法 158
13.3.1 SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理 158
13.3.2 SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法 160
13.4 應(yīng)用案例 161
習(xí)題 166
參考文獻(xiàn) 166
第三篇 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐及應(yīng)用篇
第14章 基于Simulink的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模 169
14.1 概述 169
14.2 Simulink啟動和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊庫 169
14.2.1 Simulink的啟動 169
14.2.2 Simulink神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊庫 171
14.3 模型的設(shè)置和操作 175
14.3.1 模塊的操作 175
14.3.2 信號線的操作 176
14.3.3 仿真參數(shù)的設(shè)置 176
14.3.4 常用模塊的設(shè)置 177
14.4 單神經(jīng)元建模 180
14.5 函數(shù)逼近的Simulink仿真模型 183
14.5.1 參數(shù)未改變的模型及仿真 183
14.5.2 改變參數(shù)的模型及仿真 185
14.6 應(yīng)用案例 189
習(xí)題 193
參考文獻(xiàn) 193
第15章 基于GUI的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計 194
15.1 概述 194
15.2 軟件架構(gòu)設(shè)計 194
15.3 創(chuàng)建工程 195
15.3.1 FIG文件編輯器 197
15.3.2 M文件編輯器 198
15.4 主頁面設(shè)計 199
15.5 交互式參數(shù)設(shè)置 202
15.6 軟件主要功能設(shè)計 204
15.6.1 檢測識別 205
15.6.2 處理建議 214
15.7 輔助功能 217
15.8 幫助文件制作 219
習(xí)題 221
參考文獻(xiàn) 222
附錄A GUI對象的常用屬性 223
附錄B 特殊字符格式說明 226
附錄C 軟件代碼 227
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