神经网络的综合基础

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作者:
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
  • 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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