神经网络结构设计：理论、方法与实例解析

"本书深入浅出地探讨了神经网络的结构设计和学习算法，特别是神经元模型和权重学习方法。书中详细介绍了大脑神经细胞的结构，包括胞体、树突和轴突，以及它们在信息传递中的作用。同时，提到了神经元间的连接点——突触，分为化学性和电性两种类型。此外，书中还涵盖了神经网络的基本模型，如MP模型和一般神经元模型，以及Hebb、感知器和δ学习规则等经典学习算法。" 在神经网络领域，神经元模型是构建网络的基础。大脑神经元是神经网络模型的灵感来源，它们通过胞体接收和处理信息，通过树突接受刺激，通过轴突传递神经冲动。树突通常分支众多，负责收集信息，而轴突则负责将信息传递到其他神经元。突触是神经元间信息交换的关键结构，分为化学突触和电突触，前者依赖神经递质传递信号，后者则是通过电荷直接传递。 书中的内容不仅限于基础神经元模型，还涉及了神经网络的结构设计和优化方法，如权值学习算法、剪枝算法、构造算法和进化方法。这些方法对于提高神经网络的泛化能力和性能至关重要。例如，BP（BackPropagation）算法是训练多层感知器网络的常用方法，它通过反向传播误差来调整权重。RBF（Radial Basis Function）神经网络则利用径向基函数作为激活函数，以实现非线性映射。 此外，书中还讨论了神经网络的拓扑结构，包括前向网络和反馈网络，以及单个神经元和多层神经网络在解决分类问题上的能力。书中提供的MATLAB代码实例有助于读者更直观地理解和应用这些理论知识。 这本书对于自动化、信号处理等相关领域的工程师、学生和教师来说，是一本宝贵的资源，能够帮助他们掌握神经网络的核心概念和实际操作。书中引用了 Simon Haykin 的《Neural networks: A comprehensive foundation》作为参考资料，结合近年来的研究成果，提供了全面且实用的神经网络学习材料。