《人工神经元计算导论》求取 ⇩

目录1

前言1

第一章　引论1

1.1　人工神经网络概念的引发2

1.2　不同途径的人工智能8

1.3　人工神经网络的发展12

参考文献14

第二章　基础知识16

2.1　脑神经系统的构成17

2.2　脑神经细胞的工作概况23

2.3　人脑的建模研究31

2.4　人工神经网络的构思34

2.5　系统稳定性及神经网络37

2.6　混沌学与人工神经网络52

参考文献55

第三章　神经元模型56

3.1　神经元的通用功能模型56

3.2　简单线性神经元62

3.3　位势神经元64

3.4　逻辑神经元66

3.5　势态神经元71

3.6　其他神经元模型74

参考文献76

第四章　联接方式77

4.1 神经元网的一般化结构77

4.2　联接矩阵图80

4.3　神经元网的多层组织83

4.4　有互抑制作用的单层网86

4.5　盒脑态网90

参考文献93

4.6　网络的动态仿真运行93

第五章　典型网络分析95

5.1　简单线性元网95

5.2　阈值元和感知器102

5.3　模式集的空间可分性108

5.4　异或问题116

5.5　多层前传网络127

5.6　双向联想存贮139

5.7　反馈网150

5.8　相互激活与竞争网络166

5.9　Grossberg网及自组织网络169

参考文献177

第六章　训练和学习181

6.1　乘积学习规则183

6.2　关联学习187

6.3　线性元网的差值规则训练法190

6.4　基于模式的表达方法194

6.5　成组信号间的联想203

6.6　准线性元网的差值规则208

6.7　随机训练218

6.8　竞争学习228

参考文献235

第七章　人工神经网络应用238

7.1　人工神经网络特点238

7.2　神经网络应用领域243

7.3　典型网络的应用综述246

7.4　神经网络的应用范例250

第八章　人工神经网络设计基础254

8.1　应用领域问题的特征分析和抽象255

8.2　系统分析概要257

8.3　网络设计基本原则261

参考文献268