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不插电:用Java手刻一个类神经网路

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著者
出版者 出版社:佳魁资讯 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2018/12/05
语言 语言:繁体中文



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发表于2024-05-06

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图书描述

使用简单的语言描述类神经网路的原理,以实作与应用为导向,除理论介绍,每一章节的应用和实作都有具体的实例,让读者达到学以致用。全书分为11章,主要内容为如下:

  ■ 第1章主要介绍类神经网路以及人工智慧的发展历史和基本原理。
  ■ 第2章主要介绍最为简单的类神经网路模型和理论应用。
  ■ 第3章介绍一个以Java 为基础的类神经网路架构Neuroph 的架构以及基本使用方法。
  ■ 第4章主要介绍以Neuroph 为基础开发一个简单的类神经网路系统—感知机。
  ■ 第5章介绍ADALINE网路以及使用Neuroph实现ADALINE神经网路。
  ■ 第6章介绍BP 神经网路的基本原理和实作方式。
  ■ 第7章介绍BP 神经网路的实际实作应用。
  ■ 第8章介绍Hopfield 网路的原理、实作和应用。
  ■ 第9章介绍双向联想网路BAM 的原理、实作和应用。
  ■ 第10章介绍竞争学习网路,特别是SOM 网路以及相关演算法与实现。
  ■ 第11章介绍PCA 方法以及与PCA 方法相等的PCA 网路。

本书特色

  √ 力求通俗容易,使用简单的语言描述类神经网路的原理与理论

  √ 以实作方式与应用为导向,除理论介绍,每章的应用和实作都有详解

  √ 使用Java 作为主要语言。与Matlab 等语言不同的是,Java是目前企业级软体开发最为流行的语言,使用Java 实现的神经网路具备更强的系统整合能力与实作能力
 

著者信息

作者简介

葛一鸣


  浙江工业大学硕士,国家认证系统分析师,Oracle OCP。长期从事Java软体研发,对Java技术、人工智慧、神经网路、资料採撷等技术有浓厚兴趣。
 
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图书目录

前  言

Chapter01类神经网路概述
1.1人工智慧与神经网路简史
1.2 生物学研究对神经网路的影响
1.3 大数据对人工智慧的影响
1.4 电脑硬体发展对人工智慧的影响
1.5 电脑软体发展对人工智慧的影响
1.6 人工智慧的广泛应用

Chapter02类神经元模型与感知机
2.1 类神经元组成要素
2.2 感知机
2.3 归纳

Chapter03神经网路架构Neuroph 介绍
3.1 Neuroph 是什么
3.2 Neuroph 系统的组成
3.3 Neuroph Studio 的功能展示
3.4 Neuroph Library 架构分析
3.5 Neuroph 开发环境架设
3.6 归纳

Chapter04使用Java 实现感知机及其应用
4.1 第一个Neuroph 程式—使用感知机记忆逻辑与操作
4.2 让感知机了解座标系统
4.3 感知机学习演算法与Java 实现
4.4 再看座标点位置识别
4.5 感知机的极限—互斥问题
4.6 归纳

Chapter05  ADALINE 网路及其应用
5.1 ADALINE 网路与LMS 演算法
5.2 ADALINE 网路的Java 实现
5.3 使用ADALINE 网路识别数字
5.4 归纳

Chapter06多层感知机和BP 学习演算法
6.1 多层感知机的结构与简单实现
6.2 多层感知机学习演算法—BP 学习演算法
6.3 BP 神经网路细节最佳化
6.4 带着演算法重回互斥问题
6.5 归纳

Chapter07  BP 神经网路的案例
7.1 交错性判别问题
7.2 函数逼近
7.3 动物分类
7.4 简单的语音辨识
7.5 MNIST 手写体识别
7.6 归纳

Chapter08 Hopfield 神经网路
8.1 Hopfield 神经网路的结构和原理
8.2 网路的储存容量
8.3 Hopfield 神经网路的Java 实现
8.4 Hopfield 网路还原带有噪点的字元
8.5 Hopfield 网路的自联想案例
8.6 归纳

Chapter09 BAM 双向联想记忆网路
9.1 BAM 网路的结构与原理
9.2 BAM 网路的学习演算法
9.3 使用Java 实现BAM 网路
9.4 BAM 网路的应用
9.5 归纳

Chapter10竞争学习网路
10.1 竞争学习的基本原理
10.2 自我组织对映网路SOM 的原理
10.3 SOM 网路的Java 实现
10.4 SOM 网路的应用

Chapter11 PCA 神经网路
11.1 PCA 方法概述
11.2 PCA 神经网路学习演算法
11.3 基于Neuroph 实现PCA 网路
11.4 使用PCA 网路前置处理MNIST 手写体资料集
11.5 归纳

图书序言

图书试读

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