神经网络符号系统与单输入模型详解

"《原理与实例：随机模型、信息理论与李群卷1》是一本专著，聚焦于神经网络的设计和数学分析。该书面对的是高级本科生和研究生，旨在提供一个半学期的导论课程教材，也可作为短期课程、自学或参考工具。作者强调使用标准符号以增强可读性和一致性，避免了专业术语带来的复杂性。 章节2.2主要探讨了符号系统和神经元模型。书中采用标准化的符号表示，例如，标量用小写斜体字母如α、b、c表示，向量用小写黑体字母如a、b、c，矩阵则用大写黑体字母如A、B、C。单输入神经元被细致描述，包括权值w（对应生物神经元中的突触强度）、偏置b（或称偏移量），以及输入p通过加权和偏置后的输出α，通过传输函数f（也称为激活函数）进行计算。 作者在编写时遵循实用性原则，选取了最常用和关键的神经网络结构、学习规则和训练方法，如介绍了一种简单的模式识别问题，展示了如何用三种基本类型的神经网络解决。这些网络类型代表了后续章节中将要探讨的神经网络体系。每一章结构严谨，包含目的、理论和实例、小结、例题、结束语、参考文献及习题，以确保读者能够逐步理解和掌握神经网络的核心概念。 尽管本书并未详尽涵盖所有神经网络结构的分类、实现技术（如VLSI、光学和并行计算）以及生物和心理学基础，但通过精心挑选的内容，力求让读者专注于核心设计思想和工程应用。对于那些希望深入理解神经网络工作原理和在模式识别、信号处理和控制系统中的应用的读者来说，这本书提供了扎实的基础和实用指导。"