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  • 音像神经网络与深度学习基础刘珑龙
  • 正版
    • 作者: 刘珑龙著 | 刘珑龙编 | 刘珑龙译 | 刘珑龙绘
    • 出版社: 中国海洋大学出版社
    • 出版时间:2022-02-01
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    • 作者: 刘珑龙著| 刘珑龙编| 刘珑龙译| 刘珑龙绘
    • 出版社:中国海洋大学出版社
    • 出版时间:2022-02-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:285000
    • 页数:704
    • 开本:32开
    • ISBN:9787567030503
    • 版权提供:中国海洋大学出版社
    • 作者:刘珑龙
    • 著:刘珑龙
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:65.00
    • ISBN:9787567030503
    • 出版社:中国海洋大学出版社
    • 开本:32开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-02-01
    • 页数:704
    • 外部编号:1203013583
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章人工神经网络引论

    1.1初识人工神经网络

    1.2人工神经网络的发展历史

    1.3人工神经网络的类型

    1.4人工神经网络的应用领域

    1.5小结

    1.6扩展阅读

    第2章神经元模型及网络结构

    2.1点积的定义与计算

    2.2生物神经元

    .人工神经元

    2.4网络结构

    2.5人工神经网络的学习

    2.6小结

    2.7扩展阅读

    第3章感知器

    3.1基础知识

    3.2感知器的网络结构

    3.3感知器的学习

    3.4线不可分问题

    3.5网络的收敛

    3.6小结

    3.7扩展阅读

    第4章误差反传(BP)神经网络

    4.1梯度下降算法

    4.2BP网络的结构

    4.3BP算法

    4.4算的理推导

    4.5算法的改进

    4.6BP算法的收敛分析

    4.7小结

    4.8扩展阅读

    第5章径向基神经网络

    5.1基础知识

    5.2RBF神经网络的结构

    5.3径向基网络的学习

    5.4广义回归神经网络

    5.5概率神经网络

    5.6小结

    5.7扩展阅读

    第6章反馈型神经网络

    6.1基础知识(NP问题)

    6.2Hopfield网络模型

    6.3Hopfield网络的稳定

    6.4用Hopfield网络解决TSP问题

    6.5Elman神经网络模型

    6.6小结

    6.7扩展阅读

    第7章竞争型神经网络

    7.1基础知识

    7.2自组织特征映神经网络

    7.3学习向量量化神经网络

    7.4小结

    7.5扩展阅读

    第8章非确定方法

    8.1基础知识

    8.2网络的非确定训练算法

    8.3波兹曼机

    8.4小结

    8.5扩展阅读

    第9章深度卷积神经网络

    9.1基础知识(卷积)

    9.2卷积神经网络模型

    9.3卷积神经网络的学习

    9.4卷积神经网络实例

    9.5小结

    9.6扩展阅读

    0章循环神经网络

    10.1简单循环网络

    10.2循环神经网络的应用

    10.3循环神经网络的学习

    10.4门控循环神经网络

    10.5深度循环神经网络

    10.6小结

    10.7扩展阅读

    1章MATLAB基本命令

    11.1MATLAB窗口

    11.2数据和变量

    11.3向量与矩阵的表示及运算

    11.4绘图命令

    11.5控制流程

    11.6函数文件

    2章感知器的设计与应用

    12.1工具箱函数

    12.2单层感知器设计实例

    1.多层感知器设计实例

    3章BP神经网络的设计与应用

    13.1工具箱函数

    13.2基于BP神经网络的函数逼近

    13.3新旧版本建网函数能比较

    13.4利用BP神经网络实现预测

    4章径向基神经网络的设计与应用

    14.1工具箱函数

    14.2径向基网络设计的方法

    14.3径向基网络设计实例

    5章Hopfield网络的设计与应用

    15.1工具箱函数

    15.2Hopfield网络的联想记忆

    15.3基于Hopfield网络的数字识别

    6章竞争型神经网络的设计与应用

    16.1工具箱函数

    16.2SOM网络设计实例

    16.3LV网络设计实例

    7章模拟退火算法的设计与应用

    17.1模拟退火算法的应用实例

    17.2方法的应用实例

    8章深度卷积神经网络的设计与应用

    18.1构建深度卷积神经网络识别手写数字

    18.2使用残差神经网络识别彩色图像

    9章循环神经网络的设计与应用

    19.1长短期记忆(LSTM)网络设计实例

    参考文献

    附录符号说明

    售后保障

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