神经网络与深度学习是当前人工智能领域的热问题之一。很多学生和科技工作者需要理解和应用神经网络的方法来处理相关的工程问题,但目前市场上大多数相关图书偏向学术研究,缺乏实践性。鉴于此,本书对学术界已经基本形成共识的主流神经网络及深度学习算法行了归纳、总结和仿真,并从工程应用的角度对新兴的神经网络技术行介绍,帮助读者尽快掌握这些算法及其应用。本书主要内容包括:
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作者简介
内容简介
前言PREFACE
第一部分 神经网络基础及MATLAB
绪论
第1章 神经网络概述
第2章 MATLAB基本知识及神经网络工具箱简介
第二部分 经典神经网络
第3章 感知机
第4章 线性神经网络
第5章 BP神经网络
第6章 径向基神经网络
第7章 Hopfield神经网络
第8章 SOM神经网络
第9章 概率神经网络
第三部分 深度学习神经网络
第10章 深度信念网络
第11章 自编码器
第12章 卷积神经网络
第13章 生成对抗网络(GAN)
第14章 循环神经网络
参考文献
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