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自己动手写神l网l?nbsp; PDF 下蝲
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《自己动手写经|络》讲解通俗易懂Q用简单的语言描述人工经|络的原理，q力求以具体实现与应用ؓ(f)导向Q除?jin)理Zl外Q每一章节的应用和实践都有具体的实例实玎ͼ让读者达到学以致用。《自己动手写经|络》分?1章，主要内容为：(x)单的人工经|络模型和理论应用；介绍?jin)一个基于Java的h工神l网l框架NeurophQ介l了(jin)ZNeuroph开发一个简单的人工经|络pȝ—感知机；介绍?jin)ADALINE|络以及(qing)使用Neuroph实现ADALINE经|络Q介l了(jin)BP经|络的基本原理和具体实现Q介l了(jin)BP经|络的具体实践应用；介绍?jin)Hopfield|络的原理、实践和应用Q介l了(jin)双向联想|络BAM的原理、实践和应用Q介l了(jin)竞争学习(fn)|络Q特别是SOM|络以及(qing)相关法与实玎ͼ介绍?jin)PCAҎ(gu)以及(qing)与PCAҎ(gu){h(hun)的PCA经|络?《自己动手写经|络》适合以下cd的读者：(x)对神l网l感兴趣Q期望可以初步了(jin)解神l网l原理的读者；有一定编E经验，期望学习(fn)和掌握神l网l的E序员；期望对神l网l进行实际应用的工程人员QQ何一名神l网l爱好者?/span>
资料目录Q?/strong>
W?章 人工经|络概述 1 1.1 人工与神l网l简?1 1.1.1 人工的诞生：(x)1943?956q?2 1.1.2 黄金发展期：(x)1956?974q?3 1.1.3 W一ơ低hQ?974?980q?4 1.1.4 J荣期：(x)1980?987q?5 1.1.5 W二ơ低hQ?987?993q?5 1.1.6 再次崛vQ?993q至?6 1.2 生物学研I对经|络的媄(jing)?6 1.3 大数据对人工的媄(jing)?8 1.4 计算机硬件发展对人工的媄(jing)?9 1.5 计算Y件发展对人工的媄(jing)?9 1.6 人工的广泛应?10 W?章 人工经元模型与感知?12 2.1 人工经元组成要?12 2.1.1 人工经元的基本l构 12 2.1.2 传输函数cd 13 2.2 感知?15 2.2.1 使用感知别水?15 2.2.2 让感知机记忆逻辑?17 2.2.3 感知机的学习(fn)法 18 2.3 ȝ 20 W?章 经|络框架Neuroph介绍 21 3.1 Neuroph是什?21 3.2 Neurophpȝ的构?22 3.3 Neuroph Studio的功能展C?22 3.3.1 使用Neuroph Studio构造感知机处理逻辑?23 3.3.2 使用Neuroph Studioq行动物分类实验 28 3.4 Neuroph Library架构分析 34 3.4.1 Neuroph Library核心(j)架构 35 3.4.2 Neuron经?35 3.4.3 Layer?36 3.4.4 NeuralNetwork经|络 37 3.4.5 LearningRule学习(fn)法 37 3.4.6 DataSet和DataSetRow 38 3.5 Neuroph开发环境搭?38 3.5.1 基础q_——Java介绍以及(qing)安装 39 3.5.2 包管理工?mdash;—Maven安装 39 3.5.3 开发工?mdash;—Eclipse安装 40 3.6 ȝ 41 W?章 使用Java实现感知机及(qing)其应?42 4.1 W一个NeurophE序——使用感知忆逻辑?42 4.1.1 创徏感知机网l?42 4.1.2 理解输入经元InputNeuron 45 4.1.3 理解贝叶斯神l元BiasNeuron 45 4.1.4 step传输函数是如何实现的 46 4.2 让感知机理解坐标pȝ 47 4.2.1 感知机网l的设计 47 4.2.2 感知机网l的实现 47 4.3 感知机学?fn)算法与Java实现 49 4.3.1 感知机学?fn)规则的实?50 4.3.2 一个自学习(fn)的感知机实现——SimplePerceptron 51 4.3.3 试牛刀——SimplePerceptron学习(fn)逻辑?52 4.3.4 训练何时停止 53 4.4 再看坐标点位|识?55 4.5 感知机的极限——异或问题 57 4.6 ȝ 58 W?章 ADALINE|络?qing)其应?59 5.1 ADALINE|络与LMS法 59 5.2 ADALINE|络的Java实现 60 5.3 使用ADALINE|络识别数字 62 5.3.1 印刷体数字识别问题概q?62 5.3.2 代码实现 63 5.3.3 加入噪点后再试 66 5.4 ȝ 67 W?章 多层感知机和BP学习(fn)法 68 6.1 多层感知机的l构与简单实?68 6.1.1 多层感知机结构的提出 68 6.1.2 定义多层感知机处理异或问?69 6.1.3 多层感知机的单实?71 6.2 多层感知机学?fn)算?mdash;—BP学习(fn)法 74 6.2.1 BP学习(fn)法理论介绍 74 6.2.2 BP学习(fn)法与BP经|络的实?77 6.3 BP经|络l节优化 84 6.3.1 随机化权值的方式 84 6.3.2 Sigmoid函数导数的探?86 6.4 带着法重回异或问题 87 6.5 ȝ 89 W?章 BP经|络的案?90 7.1 奇偶性判别问?90 7.1.1 问题描述 90 7.1.2 代码实现 90 7.2 函数D 94 7.2.1 问题描述 94 7.2.2 代码实现 94 7.3 动物分类 99 7.3.1 问题描述 99 7.3.2 问题分析 100 7.3.3 代码实现 102 7.4 单的语音识别 104 7.4.1 问题描述 104 7.4.2 代码实现 104 7.5 MNIST手写体识?106 7.5.1 问题描述 106 7.5.2 问题分析 108 7.5.3 代码实现 108 7.6 ȝ 112 W?章 Hopfield经|络 113 8.1 Hopfield经|络的结构和原理 113 8.1.1 Hopfield|络的结?113 8.1.2 |络吸引?114 8.1.3 |络权值的设计 115 8.2 |络的存储容?117 8.3 Hopfield经|络的Java实现 118 8.3.1 Hopfield|络构造函?118 8.3.2 Hopfield|络的神l及(qing)其特?119 8.3.3 Hopfield|络学习(fn)法 120 8.4 Hopfield|络q原带有噪点的字W?121 8.5 Hopfield|络的自联想案例 123 8.6 ȝ 126 W?章 BAM双向联想记忆|络 127 9.1 BAM|络的结构与原理 127 9.2 BAM|络的学?fn)算?128 9.3 使用Java实现BAM|络 129 9.3.1 BAM|络的静(rn)态结?129 9.3.2 BAM|络学习(fn)法 130 9.3.3 BAM|络的运?131 9.4 BAM|络的应?133 9.4.1 场景描述——人名与电(sh)?133 9.4.2 数据~码设计 134 9.4.3 具体实现 136 9.5 ȝ 140 W?0章 竞争学习(fn)|络 141 10.1 竞争学习(fn)的基本原?141 10.1.1 向量的相似?142 10.1.2 竞争学习(fn)规则 143 10.2 自组l映网lSOM的原?144 10.2.1 SOM|络的生物学意义 144 10.2.2 SOM|络的结?144 10.2.3 SOM|络的运行原?145 10.2.4 有关初始化权重的问题 146 10.3 SOM|络的Java实现 147 10.3.1 SOM|络拓扑l构的实?147 10.3.2 SOM|络的初始权D|?150 10.3.3 Kohonen法的实?153 10.4 SOM|络的应?157 10.4.1 使用SOM|络q行动物聚类 158 10.4.2 使用SOM|络q行城市(jng)聚类 161 10.5 ȝ 164 W?1章 PCA经|络 165 11.1 PCAҎ(gu)概述 165 11.1.1 PCAҎ(gu)数学背景 166 11.1.2 PCA计算CZ 167 11.2 PCA经|络学习(fn)法 170 11.2.1 Oja法 170 11.2.2 Sanger法 171 11.3 ZNeuroph实现PCA|络 172 11.3.1 Oja法的实?172 11.3.2 Sanger法的实?177 11.4 使用PCA|络预处理MNIST手写体数据集 178 11.5 ȝ 181 |
| Java1234官方?5Q?/td> | 
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苏公|安?32061202001004?/p>
