粒度神经网络原理及应用

本书从两个方面研究了基于粗糙集的粒度神经网络模型。一种方式是使用粗糙集作为前置系统，利用属性约简算法对数据集进行粒度约简，以简化神经网络的结构，提高神经网络的训练速度和预测精度。另一种方式是利用粗...

深度学习 卷积神经网络从入门到精通

卷积神经网络是深度学习中最为重要的模型，对引领深度学习的井喷式发展起到了不可或缺的作用。本书试图全面介绍卷积神经网络的模型和方法，详细讨论了其现代雏形、突破模型、加深模型、应变模型、跨连模型、区...

人工神经网络导论

《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.....

多变量系统模糊/神经网络自适应控制

本书介绍不确定多变量系统自适应模糊/神经网络控制的基本内容和方法，力图概括国内外最新研究成果。主要内容包括：多变量线性系统自适应模糊解耦控制，多变量非线性系统自适应模糊控制，多变量非线性系统自适应模...

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神经生物学 从神经元到大脑

MATLAB神经网络原理与实例精解

本书分3篇共13章，内容涵盖了大部分主流的神经网络类型。第1篇介绍神经网络的功能和特点及MATLAB基础知识，并给出MATLAB常用函数的用法。第2篇分别介绍每种类型的神经网络，涉及感知器、线性神经网络、BP网络、...

神经网络 R语言实现

本书从神经网络的基本概念出发，详细介绍了神经网络的学习过程、前向神经网络、后向反馈神经网络、循环和卷积神经网络、多层神经网络，感知神经网络、深度神经网络。在介绍神经网络基本知识的同时，应用当前最为...