"《人工神经网络原理及应用》是一本由朱大奇和史慧编著的书籍,详细讲解了人工神经网络的基础理论和实际应用。全书涵盖了9种常见的神经网络模型,如前馈型BP神经网络、反馈型Hopfield神经网络、BAM神经网络、CMAC小脑神经网络、RBF神经网络、自组织SOM神经网络、CPN神经网络、ART自适应谐振理论以及量子神经网络。这些网络各有特点,如BP网络主要用于函数拟合和分类,Hopfield网络用于联想记忆,SOM网络则在数据聚类中发挥作用。本书适合电子、自动化、计算机等相关专业的研究生作为教材,同时也为理论研究者和工程师提供了实践指导。"
人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)是模拟生物神经系统的数学模型,它由大量的神经元节点和它们之间的连接权重组成。神经元执行特定的输出函数,即激励函数,常见的有sigmoid、ReLU等。权重决定了神经元之间的信息传递强度,是神经网络学习和记忆的关键。神经网络通过调整权重来学习输入和输出之间的关系,这一过程通常通过反向传播(Backpropagation)算法实现,如在BP神经网络中。
Hopfield网络是一种反馈型神经网络,用于实现稳定状态的计算,比如联想记忆。而双向联想记忆(BAM)网络则是结合了前馈和反馈的结构,可以实现同时正向和反向的信息传递。CMAC小脑神经网络采用局部逼近策略,能快速学习和记忆输入模式。径向基函数(RBF)神经网络利用径向基函数作为隐藏层神经元的激活函数,适用于非线性函数逼近和分类任务。
自组织映射(SOM)神经网络是一种竞争学习网络,常用于数据的可视化和降维,它能将高维输入数据映射到低维空间,并保持原始数据的拓扑结构。对偶传播(CPN)神经网络和ART自适应谐振理论网络则是自组织学习的另一种形式,适用于模式识别和自适应学习场景。量子神经网络则是将量子计算的概念应用于神经网络,以提高计算效率和解决传统神经网络的某些局限。
这本书深入浅出地介绍了这些神经网络的原理,结合具体的应用实例,使读者能够理解并掌握人工神经网络的核心概念和技术。无论是理论研究还是工程实践,都能从中受益。