神经网络实战指南:从基础到高级
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更新于2024-07-26
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"神经网络从入门到精通,适用于初学者,涵盖MATLAB神经网络工具箱,神经网络算法,优化技术,JAVA混合编程,以及数据挖掘工具TipDM的使用。"
神经网络是人工智能领域的一个重要分支,它受到生物神经系统的启发,通过模拟人脑神经元的工作原理来解决复杂的学习和识别问题。本资源,"神经网络从入门到精通",旨在引导初学者全面掌握神经网络的基础理论和实际应用。
本书首先介绍了人工神经网络的基本概念,包括神经元模型、网络结构和学习机制。神经元是神经网络的基本构建单元,它们通过连接权重进行信息传递和处理。学习算法,如反向传播(Backpropagation)、径向基函数(RBF)网络和自组织映射(SOM),是神经网络训练的核心,用于调整权重以优化网络性能。
MATLAB神经网络工具箱是学习和实验神经网络的理想平台,它提供了丰富的函数和命令,使得搭建、训练和优化神经网络变得简单。通过工具箱,读者可以轻松创建各种类型的神经网络,如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络,用于分类、回归、模式识别等多种任务。
书中还深入探讨了神经网络的优化算法,包括梯度下降、遗传算法、粒子群优化等,这些算法用于改进网络的训练效率和泛化能力。此外,结合JAVA技术的混合编程实现,让读者能够将神经网络应用扩展到更广泛的系统中,提高计算效率和可移植性。
TipDM数据挖掘工具包是本书的一个特色,它提供了一个集成的数据挖掘建模仿真平台,支持神经网络在内的多种数据挖掘技术。这个平台简化了数据预处理、模型构建和结果评估的过程,对于实践和教学都非常有价值。
本书内容丰富,实例众多,不仅适合高校相关专业学生作为教材使用,也适合工程技术人员作为参考资料。配套的源程序和电子课件可以在太普问库网站上获取,便于读者动手实践,增强理解和应用能力。
"神经网络从入门到精通"是一本全面且实用的神经网络学习指南,它将理论知识与实践经验相结合,帮助读者从基础到高级,逐步精通神经网络技术,同时也为进入数据挖掘和人工智能的广阔领域打下坚实基础。
2017-11-11 上传
2023-04-05 上传
2021-09-10 上传
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2021-10-15 上传
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xiaoliliyu1990
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