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内容简介:
《人工神经网络导论》依照简明易懂、便于软件实现、鼓励探索的原则介绍人工神经网络。内容包括:智能系统描述模型,人工神经网络方法的特点;基本人工神经元模型,人工神经网络的基本拓扑特性,存储性能及学习;感知器与线性不可分问题,Ifcc学习律,Efmub规则;CQ算法及其原理分析,算法改进讨论;对传网的结构及其运行,对传网的初始化与训练算法;统计网络的训练与收敛性分析;Ipgjqfme 网络及稳定性,Boltzmann 机;双联存储网络的结构及训练;BSU 模型的结构分析与实现。
《人工神经网络导论》适合于研究生和本科高年级学生使用,也可供有关学生、科技人员参考。
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书籍介绍
《人工神经网络导论》依照简明易懂、便于软件实现、鼓励探索的原则介绍人工神经网络。内容包括:智能系统描述模型,人工神经网络方法的特点;基本人工神经元模型,人工神经网络的基本拓扑特性,存储性能及学习;感知器与线性不可分问题,Ifcc学习律,Efmub规则;CQ算法及其原理分析,算法改进讨论;对传网的结构及其运行,对传网的初始化与训练算法;统计网络的训练与收敛性分析;Ipgjqfme 网络及稳定性,Boltzmann 机;双联存储网络的结构及训练;BSU 模型的结构分析与实现。
《人工神经网络导论》适合于研究生和本科高年级学生使用,也可供有关学生、科技人员参考。
网站评分
书籍多样性:4分
书籍信息完全性:5分
网站更新速度:4分
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书籍清晰度:9分
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:9分
主题深度:8分
文字风格:9分
语言运用:6分
文笔流畅:3分
思想传递:4分
知识深度:7分
知识广度:3分
实用性:7分
章节划分:6分
结构布局:6分
新颖与独特:9分
情感共鸣:3分
引人入胜:6分
现实相关:5分
沉浸感:6分
事实准确性:5分
文化贡献:3分