"《人工神经网络教程》是韩力群编著的一本关于人工神经网络的教材,由北京邮电大学出版社出版。本书适合研究生和本科生学习,也适合科技工作者参考。书中详细介绍了人工神经网络的主要理论、设计基础和应用实例,强调了实践应用和易于理解,同时也涉及人工神经系统的概念和特性。"
人工神经网络(ANN)是模拟生物神经元网络行为的一种计算模型,它是数据挖掘、机器学习和人工智能领域的重要工具。这本《人工神经网络教程》由韩力群教授编写,旨在为学习者提供全面的神经网络知识体系,帮助他们理解和掌握神经网络的基础和应用。
教程首先会介绍神经网络的发展背景和研究对象,使读者对其历史和重要性有深刻理解。接着,它会深入探讨神经网络的基本原理,包括神经元模型、权重分配、激活函数等核心概念。通过简洁的数学表述和丰富的应用示例,让读者能够轻松掌握神经网络的结构和运作机制。
此外,教程还将涵盖神经网络的设计方法,如反向传播算法(Backpropagation)、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)、递归神经网络(Recurrent Neural Networks, RNN)等,以及它们在图像识别、自然语言处理、预测分析等各种任务中的应用。
为了扩展读者的知识面,书中还会介绍人工神经系统,包括其基本概念、体系结构、控制特性和信息处理模式。这部分内容有助于读者理解神经网络在更复杂自适应系统中的角色。
《人工神经网络教程》特别关注初学者的理解和接受性,尽量避免复杂的数学推导,而是通过实例解析来解释概念。因此,无论是对于高校控制与信息类专业的研究生,还是智能科学技术专业的本科生,甚至是对神经网络感兴趣的科技从业者,这本书都是一个很好的学习资源。
最后,书中引用的CIP数据和出版社信息表明,该书经过严格的审校和出版流程,确保了内容的专业性和质量。书后还提供了联系方式,以便读者在遇到质量问题时能够得到及时的反馈和解决。
《人工神经网络教程》是一本系统、实用的学习材料,不仅提供了理论知识,还强调了实践应用,是深入理解和应用人工神经网络的宝贵参考资料。