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2020年9月27日21:05:17 評論 37

自己動手寫神經網絡 作者:葛一鳴

自己動手寫神經網絡 出版社:人民郵電出版社

自己動手寫神經網絡 內容簡介

旧版尊龙人生就是博下载《自己動手寫神經網絡》講解通俗易懂,使用簡單的語言描述人工神經網絡的原理,并力求以具體實現與應用為導向,除了理論介紹外,每一章節的應用和實踐都有具體的實例實現,讓讀者達到學以致用。《自己動手寫神經網絡》分為11章,主要內容為:簡單的人工神經網絡模型和理論應用;介紹了一個基于Java的人工神經網絡框架Neuroph;介紹了基于Neuroph開發一個簡單的人工神經網絡系統—感知機;介紹了ADALINE網絡以及使用Neuroph實現ADALINE神經網絡;介紹了BP神經網絡的基本原理和具體實現;介紹了BP神經網絡的具體實踐應用;介紹了Hopfield網絡的原理、實踐和應用;介紹了雙向聯想網絡BAM的原理、實踐和應用;介紹了競爭學習網絡,特別是SOM網絡以及相關算法與實現;介紹了PCA方法以及與PCA方法等價的PCA神經網絡。

《自己動手寫神經網絡》適合以下類型的讀者:對神經網絡感興趣,期望可以初步了解神經網絡原理的讀者;有一定編程經驗,期望學習和掌握神經網絡的程序員;期望對神經網絡進行實際應用的工程人員;任何一名神經網絡愛好者。

自己動手寫神經網絡 目錄

旧版尊龙人生就是博下载第1章 人工神經網絡概述 1

旧版尊龙人生就是博下载1.1 人工智能與神經網絡簡史 1

旧版尊龙人生就是博下载1.1.1 人工智能的誕生:1943~1956年 2

1.1.2 黃金發展期:1956~1974年 3

1.1.3 第一次低谷期:1974~1980年 4

1.1.4 繁榮期:1980~1987年 5

旧版尊龙人生就是博下载1.1.5 第二次低谷期:1987~1993年 5

1.1.6 再次崛起:1993年至今 6

1.2 生物學研究對神經網絡的影響 6

旧版尊龙人生就是博下载1.3 大數據對人工智能的影響 8

旧版尊龙人生就是博下载1.4 計算機硬件發展對人工智能的影響 9

1.5 計算機軟件發展對人工智能的影響 9

旧版尊龙人生就是博下载1.6 人工智能的廣泛應用 10

第2章 人工神經元模型與感知機 12

2.1 人工神經元組成要素 12

旧版尊龙人生就是博下载2.1.1 人工神經元的基本結構 12

旧版尊龙人生就是博下载2.1.2 傳輸函數類型 13

2.2 感知機 15

旧版尊龙人生就是博下载2.2.1 使用感知機識別水果 15

2.2.2 讓感知機記憶邏輯與 17

旧版尊龙人生就是博下载2.2.3 感知機的學習算法 18

2.3 總結 20

第3章 神經網絡框架Neuroph介紹 21

旧版尊龙人生就是博下载3.1 Neuroph是什么 21

旧版尊龙人生就是博下载3.2 Neuroph系統的構成 22

3.3 Neuroph Studio的功能展示 22

3.3.1 使用Neuroph Studio構造感知機處理邏輯與 23

3.3.2 使用Neuroph Studio進行動物分類實驗 28

旧版尊龙人生就是博下载3.4 Neuroph Library架構分析 34

旧版尊龙人生就是博下载3.4.1 Neuroph Library核心架構 35

旧版尊龙人生就是博下载3.4.2 Neuron神經元 35

旧版尊龙人生就是博下载3.4.3 Layer層 36

3.4.4 NeuralNetwork神經網絡 37

3.4.5 LearningRule學習算法 37

3.4.6 DataSet和DataSetRow 38

3.5 Neuroph開發環境搭建 38

旧版尊龙人生就是博下载3.5.1 基礎平臺——Java介紹以及安裝 39

旧版尊龙人生就是博下载3.5.2 包管理工具——Maven安裝 39

3.5.3 開發工具——Eclipse安裝 40

3.6 總結 41

第4章 使用Java實現感知機及其應用 42

4.1 第一個Neuroph程序——使用感知機記憶邏輯與 42

4.1.1 創建感知機網絡 42

旧版尊龙人生就是博下载4.1.2 理解輸入神經元InputNeuron 45

旧版尊龙人生就是博下载4.1.3 理解貝葉斯神經元BiasNeuron 45

旧版尊龙人生就是博下载4.1.4 step傳輸函數是如何實現的 46

旧版尊龙人生就是博下载4.2 讓感知機理解坐標系統 47

4.2.1 感知機網絡的設計 47

4.2.2 感知機網絡的實現 47

旧版尊龙人生就是博下载4.3 感知機學習算法與Java實現 49

4.3.1 感知機學習規則的實現 50

4.3.2 一個自學習的感知機實現——SimplePerceptron 51

4.3.3 小試牛刀——SimplePerceptron學習邏輯與 52

旧版尊龙人生就是博下载4.3.4 訓練何時停止 53

旧版尊龙人生就是博下载4.4 再看坐標點位置識別 55

4.5 感知機的極限——異或問題 57

4.6 總結 58

第5章 ADALINE網絡及其應用 59

旧版尊龙人生就是博下载5.1 ADALINE網絡與LMS算法 59

旧版尊龙人生就是博下载5.2 ADALINE網絡的Java實現 60

旧版尊龙人生就是博下载5.3 使用ADALINE網絡識別數字 62

5.3.1 印刷體數字識別問題概述 62

旧版尊龙人生就是博下载5.3.2 代碼實現 63

旧版尊龙人生就是博下载5.3.3 加入噪點后再嘗試 66

5.4 總結 67

第6章 多層感知機和BP學習算法 68

6.1 多層感知機的結構與簡單實現 68

旧版尊龙人生就是博下载6.1.1 多層感知機結構的提出 68

旧版尊龙人生就是博下载6.1.2 定義多層感知機處理異或問題 69

6.1.3 多層感知機的簡單實現 71

旧版尊龙人生就是博下载6.2 多層感知機學習算法——BP學習算法 74

6.2.1 BP學習算法理論介紹 74

6.2.2 BP學習算法與BP神經網絡的實現 77

旧版尊龙人生就是博下载6.3 BP神經網絡細節優化 84

6.3.1 隨機化權值的方式 84

旧版尊龙人生就是博下载6.3.2 Sigmoid函數導數的探討 86

6.4 帶著算法重回異或問題 87

6.5 總結 89

第7章 BP神經網絡的案例 90

7.1 奇偶性判別問題 90

7.1.1 問題描述 90

7.1.2 代碼實現 90

旧版尊龙人生就是博下载7.2 函數逼近 94

7.2.1 問題描述 94

旧版尊龙人生就是博下载7.2.2 代碼實現 94

7.3 動物分類 99

旧版尊龙人生就是博下载7.3.1 問題描述 99

7.3.2 問題分析 100

7.3.3 代碼實現 102

7.4 簡單的語音識別 104

旧版尊龙人生就是博下载7.4.1 問題描述 104

旧版尊龙人生就是博下载7.4.2 代碼實現 104

旧版尊龙人生就是博下载7.5 MNIST手寫體識別 106

7.5.1 問題描述 106

7.5.2 問題分析 108

旧版尊龙人生就是博下载7.5.3 代碼實現 108

7.6 總結 112

第8章 Hopfield神經網絡 113

8.1 Hopfield神經網絡的結構和原理 113

旧版尊龙人生就是博下载8.1.1 Hopfield網絡的結構 113

8.1.2 網絡吸引子 114

8.1.3 網絡權值的設計 115

8.2 網絡的存儲容量 117

8.3 Hopfield神經網絡的Java實現 118

旧版尊龙人生就是博下载8.3.1 Hopfield網絡構造函數 118

旧版尊龙人生就是博下载8.3.2 Hopfield網絡的神經及其特點 119

旧版尊龙人生就是博下载8.3.3 Hopfield網絡學習算法 120

旧版尊龙人生就是博下载8.4 Hopfield網絡還原帶有噪點的字符 121

8.5 Hopfield網絡的自聯想案例 123

8.6 總結 126

旧版尊龙人生就是博下载第9章 BAM雙向聯想記憶網絡 127

9.1 BAM網絡的結構與原理 127

旧版尊龙人生就是博下载9.2 BAM網絡的學習算法 128

旧版尊龙人生就是博下载9.3 使用Java實現BAM網絡 129

9.3.1 BAM網絡的靜態結構 129

9.3.2 BAM網絡學習算法 130

旧版尊龙人生就是博下载9.3.3 BAM網絡的運行 131

9.4 BAM網絡的應用 133

9.4.1 場景描述——人名與電話 133

旧版尊龙人生就是博下载9.4.2 數據編碼設計 134

9.4.3 具體實現 136

9.5 總結 140

第10章 競爭學習網絡 141

10.1 競爭學習的基本原理 141

旧版尊龙人生就是博下载10.1.1 向量的相似性 142

旧版尊龙人生就是博下载10.1.2 競爭學習規則 143

10.2 自組織映射網絡SOM的原理 144

10.2.1 SOM網絡的生物學意義 144

10.2.2 SOM網絡的結構 144

旧版尊龙人生就是博下载10.2.3 SOM網絡的運行原理 145

旧版尊龙人生就是博下载10.2.4 有關初始化權重的問題 146

旧版尊龙人生就是博下载10.3 SOM網絡的Java實現 147

旧版尊龙人生就是博下载10.3.1 SOM網絡拓撲結構的實現 147

10.3.2 SOM網絡的初始權值設置 150

10.3.3 Kohonen算法的實現 153

10.4 SOM網絡的應用 157

旧版尊龙人生就是博下载10.4.1 使用SOM網絡進行動物聚類 158

旧版尊龙人生就是博下载10.4.2 使用SOM網絡進行城市聚類 161

10.5 總結 164

第11章 PCA神經網絡 165

旧版尊龙人生就是博下载11.1 PCA方法概述 165

11.1.1 PCA方法數學背景 166

11.1.2 PCA計算示例 167

11.2 PCA神經網絡學習算法 170

11.2.1 Oja算法 170

11.2.2 Sanger算法 171

旧版尊龙人生就是博下载11.3 基于Neuroph實現PCA網絡 172

旧版尊龙人生就是博下载11.3.1 Oja算法的實現 172

11.3.2 Sanger算法的實現 177

11.4 使用PCA網絡預處理MNIST手寫體數據集 178

11.5 總結 181

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