人工神经网络导论

人工神经网络导论 内容提要

    《人工神经网络导论》依照简明易懂、便于软件实现、鼓励探索的原则介绍人工神经网络。包括智能系统描述模型，人工神经网络方法的特点，基本人工神经元模型，人工神经网络的基本拓扑特性，存储性能及学习，感知器与线性不可分问题，Hebb学习律，Delta规则，BP算法及其原理分析，算法改进讨论，对传网的结构及其运行，对传网的初始化与训练算法，统计网络的训练与收敛分析，Hopfield网络及稳定性，Boltzmann机，双联存储网络的结构及训练，ART模型的结构分析与实现等内容。《人工神经网络导论》可作为研究生教材，也可供本科高年级开设选修课使用。

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