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  • ISBN：9787030511553
  • 装帧：暂无
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 开本：32开
  • 页数：308
  • 出版时间：2017-01-01
  • 条形码：9787030511553 ; 978-7-03-051155-3

本书特色

本书共5章,第1章主要介绍神经网络、微分系统稳定性理论和泛函分析的基本理论和概念;第2章介绍神经网络的基本模型及算法;第3章介绍后期比较热门的三种神经网络,即Hopfield神经网络、细胞神经网络与双向联想(BAM)神经网络的模型及动力学问题;第4章介绍复杂神经网络模型及动力学问题;第5章介绍神经网络的应用.因为神经网络模型是一个非线性动力学系统,有些内容让读者难以读懂,所以本书写作时力求内容简洁、通俗,论述深入浅出,系统地介绍了神经网络模型、算法及动力学问题.

内容简介

本著作重点介绍人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANNs），人工神经网络，也简称为神经网络（NNs），ANNs是由多个*简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息，是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。它以对大脑的生理研究成果为基础，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现一些特定的功能，人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：（1）前馈网络和（2）反馈网络两部分。

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