图书介绍
前馈神经网络工作机理分析与学习算法PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 李爱军著 著
- 出版社： 北京：中国科学技术出版社
- ISBN：7504643955
- 出版时间：2006
- 标注页数：173页
- 文件大小：6MB
- 文件页数：186页
- 主题词：前馈－人工神经元网络－研究
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图书目录
第一章 概述1
第一节 神经网络的产生与发展1
一、神经网络的产生1
二、神经网络的发展历史3
第二节 神经网络研究内容9
一、神经网络的研究内容9
二、神经网络目前的研究热点和未来发展12
一、本项研究的目的和意义15
第三节 本项研究的目的、意义和主要内容15
二、本项研究的主要内容17
第四节 本书的组织安排19
第二章 前馈神经网络的工作机理分析20
第一节 引言20
第二节 高维空间几何理论基础26
一、基本概念26
二、常用定理30
一、神经元的几何意义32
第三节 神经网络的几何解释32
二、神经网络的高维空间几何意义35
第四节 分类决策树与前馈网络的等价性38
一、决策树39
二、决策树的插值表示43
三、前馈网络与决策树的等价性47
第五节 分类前馈网络的决策树分析54
一、前馈网络物理意义的决策树分析54
二、神经网络学习和工作过程中常见问题的分析60
第六节 小结71
第三章 神经网络结构设计的信息论方法73
第一节 神经网络结构设计73
一、探索法74
二、动态修改网络法74
三、与符号系统相结合的结构设计方法76
第二节 神经网络结构中的信息最大化77
一、信息与熵77
二、条件熵与互信息80
三、神经网络中的信息理论81
四、基于信息最大化的网络修剪84
第三节 离散数据属性分类问题的神经网络结构设计89
一、前馈网络与决策树89
二、熵网络92
三、基于决策树的神经网络构造方法DTBNN94
四、实验分析与结论98
一、简介103
第四节 基于熵准则的神经网络构造方法103
二、神经元选择的“熵”准则106
三、基于熵准则的神经网络构造过程110
四、多类问题的扩展112
五、EBNN算法的主要性质115
六、实验及结果分析118
第五节 小结122
第四章 基于集成系统的前馈网络增量学习124
第一节 增量学习算法简介124
一、增量学习的定义125
二、神经网络增量学习128
第二节 基于集成的增量学习131
一、神经网络集成131
二、AdaBoost的渐进学习能力133
三、LEARN＋＋增量学习算法135
四、EBILNN增量学习138
第三节 实验分析145
一、人工实验数据的增量学习结果分析145
二、Glass分类数据的增量学习性能148
第四节 小结151
第五章 研究工作总结与展望153
第一节 研究工作的总结153
一、前馈网络的工作机理分析153
二、神经网络结构设计的信息论方法154
三、基于集成系统的神经网络增量学习155
第二节 神经网络技术的前景和进一步的研究工作156
参考文献159