神经网络原理

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简介

本书包含四个组成部分:导论,监督学习,无监督学习,神经网络动力学模型。导论部分介绍神经元模型、神经网络结构和机器学习的基本概念和理论。监督学习讨论感知机学习规则,有监督的hebb学习,widrow-hoff学习算法,反向传播算法及其变形,rbf网络,正则化网络,支持向量机以及委员会机器。无监督学习包括主分量分析,自组织特征映射模型的竞争学习形式,无监督学习的信息理论,植根于统计力学的随机学习机器,最后是与动态规划相关的增强式学习。