神经网络设计 pdf

神经网络设计是一本介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法的数据，全书分为19张，内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、联想学习、竞争网络等等。神经网络设计中注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。同时本书包含大量例题、习题，并配有给予MATLAB软件包的“神经网络设计演示”程序。不管是大学稿件及的本科生还是从事相关专业的科研人员，都可以将神经网络设计这一书作为参考资料使用。

主要内容

神经网络设计主要介绍：
神经元模型和网络结构,感知机学习规则,有监督的Hebb学习,Widrow—Hoff学习算法,反向传播神经网络,反向传播算法的变形,联想学习,竞争网络,Grossberg网络,自适应谐振理论以及Hopfield网络等。重点是对这些神经网络的数学分析、训练方法、性能优化,以及神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等工程实践问题中的应用。

神经网络设计书籍目录

出版者的话
专家委员会
译者序
前言
第1章 绪论
第2章 神经元模型和网络结构
第3章 一个说明性实例
第4章 感知机学习规则
第5章 信号和权值向量空间
第6章 神经网络中的线性变换
第7章 有监督的Hebb学习
第8章 性能曲面和最优点
第9章 性能优化
第10章 Widrow-Hoff学习算法
第11章 反向传播
第12章 反向传播算法的变形
第13章 联想学习
第14章 竞争网络
第15章 Grossberg网络
第16章 自适应谐振理论
第17章 稳定性
第18章 Hopfield网络
第19章 结束语
附录A 文献目录
附录B 符号
附录C 软件
索引