递归人工神经网络的定性分析和综合

递归人工神经网络的定性分析和综合 内容提要

    《递归人工神经网络的定性分析和综合》系统地研究了递归人工神经网络的定性性能及其局限性，该类网络用于联想记忆的设计问题以及该类网络在实现过程中遇到的一些定性分析问题。《递归人工神经网络的定性分析和综合》共九章，主要内容包括针对一系列递归人工神经网络模型的全局性能及局部性能的定性分析以及参数摄动、时间延迟、互联结构约束等对其性能的影响。书中所给的用于联想记忆的综合设计方法包括外积法、投影学习规则、特征结构法及基于感知器的训练方法等。《递归人工神经网络的定性分析和综合》主要特点是透彻的理论分析加上详细的综合设计方法，尤其是针对有互连结构约束的递归人工神经网络（包括细胞神经网络）提出了开创性的综合设计方法。
    《递归人工神经网络的定性分析和综合》适合于应用数学、物理学、电子信息、自动化、计算机应用专业的研究人员、研究生和对人工神经网络感兴趣的工程技术人员。

递归人工神经网络的定性分析和综合 目录

译者的话
前言
第一章 绪论
1·1 本书的研究内容
1·2 一些神经网络模型
1·3 模拟Hopfield神经网络的定性分析：全局结果
1·4 工作于闭超立方体上的线性系统的稳定性分析
1·5 Hopfield神经网络的定性分析：局部结果
1·6 参数摄动的定性影响
1·7 时间延迟的定性影响
1·8 联想记忆的一些综合方法
1·9 互连约束的影响
参考文献
第二章 一些神经网络的模型
2·1 引言
2·2 模拟Hopfield神经网络模型
2·3 离散Hopfield神经网络模型
2·4 Hopfield模型的广义形式
2·5 具有无限增益放大器的模拟Hopfield神经网络
2·6 工作于闭超立方体上的线性系统
2·7 小结
2·8 附注
参考文献
第三章 模拟Hopfield神经网络的定性分析：全局结果
3·1 广义模拟Hopfield神经网络模型：系统（L）
3·2 符号说明及预备知识
3·3 广义Hopfield模型的假设
3·4 广义Hopfield模型的主要结果
3·5 带有无限增益放大器的模拟Hopfield神经网络模

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