神经网络设计基础：自适应预测与模式识别

"该资源是一本关于神经网络设计的书籍，涵盖了神经网络的基本结构、学习规则和应用。书中通过大量的例题和习题来帮助读者理解，并特别关注实用的神经网络设计方法。" 在《的自适应预测器-stochastic models information theory and lie groups volume 1》这本书中，主要探讨了神经网络的设计及其在模式识别和信号处理中的应用。标题提及的"自适应预测器"是一种能够根据输入数据动态调整其参数的模型，通常用于预测未来的序列数据。在这个场景下，LMS（最小均方误差）算法被提及，这是一种常用的在线学习算法，用于调整神经网络的权重以最小化预测误差。 描述中提到了两个习题，EI0.6 和 EI0.7。在EI0.6中，要求手动计算LMS算法的执行过程，然后编写MATLAB程序来实现这个算法，并验证其在稳态学习速度下的收敛性。此外，还要求通过增加学习速度来观察算法的稳定性。在EI0.7中，再次解决了一个问题，这次是用数字替换字母，然后测试训练后的网络对于不同参考模式和噪声模式的敏感性。 书中的标签"神经网络设计"表明这本书的核心内容是关于构建和优化神经网络的策略。部分内容进一步阐述了书籍的组织结构和目标，强调了实用性、完整性和易读性。书中涵盖的主题包括基本的神经网络结构（如在第2章中介绍的）、模式识别问题（如在第3章中通过一个具体的例子来说明）以及神经网络的学习规则，例如LMS算法。 书中每一章的结构设计有利于学习和参考，包括目的、理论与实例、小结、例题、结束语、参考文献和习题。这种结构旨在帮助读者逐步掌握神经网络设计的关键概念，并通过解决实际问题来加深理解。作者特别指出，虽然没有涵盖所有神经网络结构和实现技术，但选择了对神经网络设计至关重要的部分进行详细讲解。 总结起来，这本书是为有一定数学背景的学生或研究人员准备的，它提供了神经网络设计的基础知识，强调了实用性和理论结合，通过丰富的例题和习题帮助读者掌握神经网络的核心原理和应用技巧。