神经网络的综合基础

神经网络的综合基础

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作者: Simon Haykin

出版社: 清华大学出版社

出版时间: 2001-01

版次: 1

ISBN: 9787302049364

定价: 78.00

装帧: 平装

开本: 其他

纸张: 其他

页数: 844页

分类: 计算机与互联网

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本书详细分析了最知名的人工神经网络(ANN)模型，对它们进行了富有成果的比较，尤其注意从系统论和统计学的角度分析问题。 1,Introduction2,Learning processes3,single layer perceptrons4,Multiayer perceptrons5,Redial-Basis function networks6,support vector machines7,committee machines8,principal components Analysis9,self-organizing maps10,information-theoretic models11,stochastic machines and their approximates rooted in statistical mechanics12,Neurodynamic programming13,Temporal processing using feedforward networks14,neurodynamics15,Dynamically driven recurrent networks
内容简介:
本书详细分析了最知名的人工神经网络(ANN)模型，对它们进行了富有成果的比较，尤其注意从系统论和统计学的角度分析问题。
目录:
1,Introduction2,Learning processes3,single layer perceptrons4,Multiayer perceptrons5,Redial-Basis function networks6,support vector machines7,committee machines8,principal components Analysis9,self-organizing maps10,information-theoretic models11,stochastic machines and their approximates rooted in statistical mechanics12,Neurodynamic programming13,Temporal processing using feedforward networks14,neurodynamics15,Dynamically driven recurrent networks

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