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神經(jīng)網(wǎng)絡及深度學習基礎

神經(jīng)網(wǎng)絡及深度學習基礎

出版社：中國海洋大學出版社出版時間：2022-02-01
開本： 23cm 頁數(shù)： 339頁
中 圖 價:¥47.5(7.3折) 定價  ¥65.0 登錄后可看到會員價
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神經(jīng)網(wǎng)絡及深度學習基礎 版權信息

神經(jīng)網(wǎng)絡及深度學習基礎 本書特色

本書作為海洋大學核心通識課配套的教材建設項目，主要包括經(jīng)典的人工神經(jīng)網(wǎng)絡和目前熱門的深度學習網(wǎng)絡，分為理論篇與實踐篇。理論篇包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡、徑向基網(wǎng)絡、自組織網(wǎng)絡、反饋網(wǎng)絡、不確定方法、深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習循環(huán)網(wǎng)絡等10章內容。實踐篇主要是對理論篇介紹的各種網(wǎng)絡的設計和應用。本書強調網(wǎng)絡模型的理論基礎，從數(shù)學的角度介紹網(wǎng)絡的算法、分析網(wǎng)絡的性能以及優(yōu)化網(wǎng)絡的應用。教材的讀者主要是各高校相關課程的選課學生和教師，以及對神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習領域感興趣的人員。

神經(jīng)網(wǎng)絡及深度學習基礎 內容簡介

本書內容兼顧經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡和**的深度學**經(jīng)網(wǎng)絡。本書為中國海洋大學核心通識課的配套教材，也可以作為本科生、研究生的專業(yè)課教材。

神經(jīng)網(wǎng)絡及深度學習基礎 目錄

第1章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡引論
1.1 初識人工神經(jīng)網(wǎng)絡
1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展歷史
1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的類型
1.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的應用領域
1.5 小結
1.6 擴展閱讀
第2章 神經(jīng)元模型及網(wǎng)絡結構
2.1 點積的定義與計算
2.2 生物神經(jīng)元
2.3 人工神經(jīng)元
2.4 網(wǎng)絡結構
2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的學習
2.6 小結
2.7 擴展閱讀
第3章 感知器
3.1 基礎知識
3.2 感知器的網(wǎng)絡結構
3.3 感知器的學習
3.4 線性不可分問題
3.5 網(wǎng)絡的收斂性
3.6 小結
3.7 擴展閱讀
第4章 誤差反傳（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡
4.1 梯度下降算法
4.2 BP網(wǎng)絡的結構
4.3 BP算法
4.4 算法的理論推導
4.5 算法的改進
4.6 BP算法的收斂性分析
4.7 小結
4.8 擴展閱讀
第5章 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡
5.1 基礎知識
5.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的結構
5.3 徑向基網(wǎng)絡的學習
5.4 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡
5.5 概率神經(jīng)網(wǎng)絡
5.6 小結
5.7 擴展閱讀
第6章 反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡
6.1 基礎知識（NP問題）
6.2 Hopfield網(wǎng)絡模型
6.3 Hopfield網(wǎng)絡的穩(wěn)定性
6.4 用Hopfield網(wǎng)絡解決TSP問題
6.5 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型
6.6 小結
6.7 擴展閱讀
第7章 競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡
7.1 基礎知識
7.2 自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡
7.3 學習向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡
7.4 小結
7.5 擴展閱讀
第8章 非確定方法
8.1 基礎知識
8.2 網(wǎng)絡的非確定訓練算法
8.3 波茲曼機
8.4 小結
8.5 擴展閱讀
第9章 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
9.1 基礎知識（卷積）
9.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型
9.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的學習
9.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實例
9.5 小結
9.6 擴展閱讀
第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
10.1 簡單循環(huán)網(wǎng)絡
10.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的應用
10.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的學習
10.4 門控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
10.5 深度循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
10.6 小結
10.7 擴展閱讀
第11章 MATLAB基本命令
11.1 MATLAB窗口
11.2 數(shù)據(jù)和變量
11.3 向量與矩陣的表示及運算
11.4 繪圖命令
11.5 控制流程
11.6 函數(shù)文件
第12章 感知器的設計與應用
12.1 工具箱函數(shù)
12.2 單層感知器設計實例
12.3 多層感知器設計實例
第13章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡的設計與應用
13.1 工具箱函數(shù)
13.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的函數(shù)逼近
13.3 新舊版本建網(wǎng)函數(shù)性能比較
13.4 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)股市預測
第14章 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡的設計與應用
14.1 工具箱函數(shù)
14.2 徑向基網(wǎng)絡設計的方法
14.3 徑向基網(wǎng)絡設計實例
第15章 Hopfield網(wǎng)絡的設計與應用
15.1 工具箱函數(shù)
15.2 Hopfield網(wǎng)絡的聯(lián)想記憶
15.3 基于Hopfield網(wǎng)絡的數(shù)字識別
第16章 競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡的設計與應用
16.1 工具箱函數(shù)
16.2 SOM網(wǎng)絡設計實例
16.3 LVQ網(wǎng)絡設計實例
第17章 模擬退火算法的設計與應用
17.1 模擬退火算法的應用實例
17.2 蒙特卡羅方法的應用實例
第18章 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的設計與應用
18.1 構建深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別手寫數(shù)字
18.2 使用殘差神經(jīng)網(wǎng)絡識別彩色圖像
第19章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的設計與應用
19.1 長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡設計實例
參考文獻
附錄符號說明
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