神经网络学习：生物启发的RTCM协议解析与应用深度探讨

人工神经网络教程是一本由韩力群编著的专业教材，针对智能科学与技术本科专业的学生，系统讲解了人工神经网络的理论、设计基础以及实际应用。该书旨在帮助读者理解神经网络的起源和发展，深入掌握其基本原理，如生物神经元的信息处理机制，神经元模型（包括6点假设的描述、模型图示和数学表达），以及神经网络的几种常见类型（如前馈层次型、反馈互连型等）。 在神经元模型部分，书中有重点介绍的4种变换函数，它们模拟了生物神经元如何处理输入信号并产生输出。学习神经网络的核心概念是其学习过程，即通过调整连接权重和可能的拓扑结构，使网络的输出逐渐接近期望结果。这个过程依赖于特定的学习规则，书中概述了一些常用规则，后续章节会进一步详细探讨。 思考与练习部分引导读者思考人工神经元模型如何体现生物神经元的特点，权值只能按照1或-1变化对学习的影响，以及有导师学习和无导师学习的区别。这些练习有助于加深对理论知识的理解，并引导读者进行实践操作。 《人工神经网络教程》作为教学资源，特别注重应用实例和易懂的阐述，避免复杂的数学推导，强调逻辑性和初次接触者的接受性。此外，书中还扩展介绍了人工神经系统的整体概念，如体系结构、控制特性和信息模式，这对于拓宽读者的知识面和理解深度非常重要。 该书适合高校控制与信息类专业研究生、智能科学技术专业本科生以及科技人员阅读，为他们从事深入研究和实际应用提供了扎实的基础。同时，书中还提供了出版信息，包括出版社、联系方式以及质量保障措施，方便读者获取和查询。