概率型变换函数：GPS差分协议与RTCM电文解析及其应用

人工神经网络教程是一本由韩力群编著的智能科学与技术本科专业系列教材，专为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提供深度学习资源。该书系统地讲解了人工神经网络的基础理论、设计方法和实际应用，重点阐述了神经网络的发展背景、研究对象以及其基本原理。 在介绍人工神经网络时，章节涉及到了不同类型的变换函数，如S型变换函数，它是一种连续的非线性函数，适用于模拟生物学神经元的激活过程。而分段线性变换函数则是具有线性特性的部分，易于实现，适用于对输入信号进行简单的映射。 更引人关注的是概率型变换函数，这是一种采用随机函数描述神经元输出状态概率的模型，其输出状态的概率与热力学中的玻尔兹曼分布相似，被称为热力学模型。这一模型使得神经元的行为更加接近现实世界中的随机性和不确定性，提高了网络的适应性和泛化能力。 此外，书中还涉及了人工神经网络的基本概念，包括其体系结构，控制特性和信息模式，这些都是理解神经网络运作的关键要素。作者韩力群结合自身的教学经验和科研成果，编写此书，以便读者能快速理解和掌握神经网络的设计方法，并为后续深入研究和应用开发奠定坚实基础。 全书注重理论与实践相结合，通过丰富的应用举例和逻辑清晰的编排，降低了数学复杂度，使初学者更容易接受新的概念。同时，书中还介绍了人工智能领域的基础概念，拓展了读者的知识视野。 《人工神经网络教程》不仅适合研究生的学习，也适合科技人员参考，是一本实用且系统的教材。该书的出版有助于推动我国在人工神经网络领域的研究和应用，体现了科学技术与人类共生的关系，遵循了科学技术发展的“拟人”规律。对于那些希望在人工智能领域探索的读者来说，这本书是一本不可或缺的参考资料。