误差收敛与LMS算法：神经网络设计中的基石

"《神经网络设计》是一本详细介绍神经网络理论和应用的书籍，重点关注ADALINE神经网络和Least Mean Squares (LMS)学习规则。这些内容在20世纪50年代末期提出，至今仍在自适应滤波领域广泛应用，如长途电话线路的回声消除系统。 章节10-25展示了在学习速度为0.03时，误差收敛曲线的示例，强调了神经网络对输入模式中噪声的敏感性。ADALINE网络和LMS算法虽然都是为了解决线性可分问题，但LMS通过最小化均方误差，能产生受噪声影响较小的决策边界，相对于感知机学习规则更为有效。 ADALINE网络和LMS算法不仅是自适应滤波的实际解决方案，而且它们是反向传播（BP）算法的基础，后者将在后续章节中详细讨论。BP算法扩展了LMS算法，适用于多层神经网络，能解决非线性分类问题。 《神经计算》(Neurocomputing) 是一本重要的参考资料，收录了40多篇神经计算领域的经典论文，对神经网络的进展进行了概述和历史评价。本书在选材上注重实用性，结合理论分析和实例讲解，适合高年级本科生或研究生作为导论性课程教材，要求读者具备一定的线性代数、概率论和微分方程基础知识。 每一章结构清晰，包括目的、理论与实例、小结、例题、结束语和参考文献，其中例题部分占比较大，旨在帮助读者深入理解和应用。前六章涵盖了后续章节的基础概念，如神经网络的历史背景、基本结构和典型问题的解决方法。全书还通过实验主线——模式识别问题，引导读者理解神经网络的运作原理和实际应用价值。尽管书中省略了一些高级主题，如所有神经网络结构的分类、硬件实现和生物/心理学基础，作者专注于传达核心概念，以便读者能够专注于最重要的设计要素。"