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內容簡介
作ªÌ將學習Ãþ神經網¸ô所»Ý的基本知ÃÑ以深入淺出的方式»¡明¡A引»âŪªÌ入ªù¡C本書對¶H¾A用於初修Ãþ神經網¸ô½Ò程的大專°|校及研究所學生¡A以及¦Û¦æ研修的專技人員¡C
目¿ý
☆第1章Ãþ神經網¸ô基本»{ÃÑ 1.1什»ò是Ãþ神經網¸ô¡H 1.2為什»ò»ÝnÃþ神經網¸ô¡H 1.3Ãþ神經網¸ô(ArtificialNeuralNetworks,ANNorNN)簡介 1.4歷史 ☆第2章»{知器 2.1什»ò是»{知器(Perceptrons)¡H 2.2學習法則(Learningalgorithms) 2.3Âà移函數 2.4範例習ÃD ☆第3章¾A應線性元件 3.1單層Ãþ神經網¸ô 3.2¾A應線性元件 3.3範例習ÃD ☆第4章多層Ãþ神經網¸ô 4.1多層Ãþ神經網¸ô 4.2¸Ñxor問ÃD 4.3»~差倒傳»¼學習法則 4.4範例習ÃD ☆第5章Ãþ神經網¸ô基本應用 5.1線性³W劃(LinearProgramming) 5.2¾A應Âø°T清°£問ÃD(ANCP) 5.3多數決問ÃD(Majorityvoting) 5.4字元¿ëÃÑ問ÃD(CharacterRecognition) 5.5尋優方法檢°Q ☆第6章Matlab»PNNT使用範例 6.1平¦æ¿é入及循序¿é入之模擬 6.2步¶i學習(Incrementallearning)及批次學習(Batchlearning) 6.3FIR濾波器及newlin的Ãö係 6.4ÀW率ÅÜ動偵測(Frequencyvariationdetection) 6.5改¨}Hebb學習法及其他 ☆第7章其他Ãþ神經網¸ô介紹 7.1競爭式Ãþ神經網¸ô 7.2¦Û我組織特徵映像 7.3LVQÃþ神經網¸ô 7.4HopfieldÃþ神經網¸ô 7.5RadialBasisÃþ神經網¸ô 7.6ElmanÃþ神經網¸ô 7.7ART1Ãþ神經網¸ô習ÃD
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