神经网络的综合基础

出版时间：2001-10-1  出版社：清华大学出版社  作者：Simon Haykin  页数：844  
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内容概要

本书详细分析了最知名的人工神经网络(ANN)模型，对它们进行了富有成果的比较，尤其注意从系统论和统计学的角度分析问题。

书籍目录

1,Introduction
2,Learning processes
3,single layer perceptrons
4,Multiayer perceptrons
5,Redial-Basis function networks
6,support vector machines
7,committee machines
8,principal components Analysis
9,self-organizing maps
10,information-theoretic models
11,stochastic machines and their approximates rooted in statistical mechanics
12,Neurodynamic programming
13,Temporal processing using feedforward networks
14,neurodynamics
15,Dynamically driven recurrent networks