作者：王晓梅编著
页数：308
出版社：科学出版社
出版日期：2017
ISBN：9787030511553
电子书格式：PDF
PDF下载地址
内容简介
本著作重点介绍人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANNs），人工神经网络，也简称为神经网络（NNs），ANNs是由多个最简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算机系统，该系统靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息，是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型。它以对大脑的生理研究成果为基础，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现一些特定的功能，人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：（1）前馈网络和（2）反馈网络两部分。
本书特色
本书共5章,第1章主要介绍神经网络、微分系统稳定性理论和泛函分析的基本理论和概念;第2章介绍神经网络的基本模型及算法;第3章介绍后期比较热门的三种神经网络,即Hopfield神经网络、细胞神经网络与双向联想(BAM)神经网络的模型及动力学问题;第4章介绍复杂神经网络模型及动力学问题;第5章介绍神经网络的应用.因为神经网络模型是一个非线性动力学系统,有些内容让读者难以读懂,所以本书写作时力求内容简洁、通俗,论述深入浅出,系统地介绍了神经网络模型、算法及动力学问题.