A6 神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)值直接確定法

定　價：￥38.00

作　者：	張雨濃，楊逸文，李巍著
出版社：	中山大學出版社
叢編項：
標　簽：	人工智能

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ISBN：	9787306037473	出版時間：	2010-10-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	217	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetworks，ANN）是模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)、處理方式和系統(tǒng)功能的簡化人工系統(tǒng)；是一門涉及面廣、綜合性強、有半個多世紀研究歷史的跨領域交叉學科，涉及自動化、電子工程、計算機科學、數(shù)學、統(tǒng)計學、神經(jīng)生物學、心理思維科學等眾多相關學科；由于其并行計算、分布式存儲、高度容錯、非線性自適應處理能力等顯著特點，在模式識別、智能控制、組合優(yōu)化、系統(tǒng)辨識與預測以及智能信息處理等領域都得到廣泛的成功應用。20世紀80年代中期以來，人工神經(jīng)網(wǎng)絡（簡稱“神經(jīng)網(wǎng)絡”）研究不斷地涌現(xiàn)出新的熱潮，我國學術(shù)界也開始更深入地關注和引領該領域的研究與發(fā)展。近20年來，神經(jīng)網(wǎng)絡的理論研究和實際應用在許多領域取得了顯著的進展，在國內(nèi)外都進入了一個蓬勃發(fā)展的好時期。在神經(jīng)網(wǎng)絡理論日漸成熟，它的應用逐漸擴大和深入的形勢下，如何把握神經(jīng)網(wǎng)絡新的研究方向，向讀者以及廣大神經(jīng)網(wǎng)絡研究者介紹神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)理論的最新發(fā)展，成為神經(jīng)網(wǎng)絡教科工作者面臨的一大挑戰(zhàn)。本書系統(tǒng)化地闡述了筆者在人工神經(jīng)網(wǎng)絡方面的最新研究成果，既給讀者提供了神經(jīng)網(wǎng)絡研究中的新方向、新思路、新視角，又給出了一個相對全面的介紹，可供相關領域研究人員、教師、學生參考。通過分析、探討傳統(tǒng)學習型神經(jīng)網(wǎng)絡及其算法存在的諸多尚未解決的內(nèi)在不確定性問題，從神經(jīng)生物學角度出發(fā)和思考，在函數(shù)逼近論相關知識點啟發(fā)下，本書提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)值直接確定的方法。不同于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡迭代學習思想，新方法可以一步直接計算出學習型神經(jīng)網(wǎng)絡的最優(yōu)權(quán)值，展示其在計算速度和學習精度方面的優(yōu)越性?？紤]到人工神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)與其性能有著密切的關系，因此，圍繞網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)（隱神經(jīng)元數(shù)）進行性能優(yōu)化一直以來都是人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的一個重要方向；基于提出的權(quán)值直接確定方法，本書提出了神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)（隱神經(jīng)元數(shù)）最優(yōu)確定算法，從而可以快速確定性地得到神經(jīng)網(wǎng)絡的最佳（或較佳）拓撲結(jié)構(gòu)。

作者簡介

暫缺《A6 神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)值直接確定法》作者簡介

圖書目錄

第1章　人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述
　1.1　神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念
　　1.1.1　什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡
　　1.1.2　人工神經(jīng)網(wǎng)絡的生物學基礎
　　1.1.3　人工神經(jīng)元模型
　　1.1.4　人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型
　　1.1.5　神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法
　1.2　神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展簡史
　1.3　神經(jīng)網(wǎng)絡應用
　　1.3.1　模式識別
　　1.3.2　自動控制
　　1.3.3　信號處理
　　1.3.4　人工智能
　參考文獻
第2章　傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡及學習算法
　2.1　感知器
　　2.1.1　簡單單層感知器網(wǎng)絡
　　2.1.2　單層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡
　　2.1.3　單層感知器的有教師學習算法
　　2.1.4　單層感知器網(wǎng)絡的局限性
　2.2　徑向基網(wǎng)絡
　2.3　Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡
　2.4　誤差回傳(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡
　2.5　MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱
　參考文獻
第3章　BP神經(jīng)網(wǎng)絡
　3.1　BP神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展
　3.2　BP神經(jīng)元及神經(jīng)網(wǎng)絡模型
　3.3　BP神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法
　　3.3.1　信號的正向傳遞
　　3.3.2　BP學習算法的誤差反向傳播與權(quán)值閾值更新增量
　　3.3.3　網(wǎng)絡權(quán)值閾值更新公式
　3.4　BP神經(jīng)網(wǎng)絡的局限
　　3.4.1　局部極小點
　　3.4.2　學習／收斂速度慢
　　3.4.3　網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)難以確定
　3.5　標準BP算法的改進
　　3.5.1　增加動量項的BP學習算法
　　3.5.2　可變學習率的BP算法
　　3.5.3　彈性BP學習算法
　　3.5.4　共軛梯度法改進
　　3.5.5　Levenber9—Marquardt算法
　3.6　計算機簡單示例
　參考文獻
第4章　權(quán)值直接確定法
　4.1　相關數(shù)學基礎
　　4.1.1　最佳逼近理論
　　4.1.2　多元多項式的逼近理論
　　4.1.3　矩陣偽逆與線性方程組求解
　4.2　冪激勵前向神經(jīng)網(wǎng)絡
　　4.2.1　網(wǎng)絡模型與理論基礎
　　4.2.2　基于BP算法的迭代公式
　　4.2.3　權(quán)值直接確定公式
　　4.2.4　計算機仿真實例
　　4.2.5　小結(jié)與思考
　參考文獻
　附錄
第5章　權(quán)值可直接確定的神經(jīng)網(wǎng)絡模型（一）
第6章　權(quán)值可直接確定的神經(jīng)網(wǎng)絡模型（二）
第7章　權(quán)值可直接確定的其他神經(jīng)網(wǎng)絡模型
第8章　神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)自確定
第9章　基于值直接確定法的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)自確定算法
第10章　多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)值與結(jié)構(gòu)確定