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目录 1

前言 1

第一章 神经网络基础 1

1.1 神经网络科学发展史 1

1.2 神经网络模型及其特性 4

1.3 生物学基础 6

1.4 神经网络模型基础 12

1.5 神经网络计算 27

1.6 学习与适应 31

1.7 学习规则 34

1.8 模糊与混沌 46

第二章 前馈神经网络 58

2.1 分类模型、特征及范围 58

2.2 判别函数 61

2.3 线性机与最小距离分类 67

2.4 感知器 75

2.5 多层前馈神经网络 85

2.6 前馈神经网络的复杂性 109

2.7 映射理论 111

3.1 竞争学习 115

第三章 自组织神经网络 115

3.2 Kohonen神经网络 123

3.3 ART神经网络 136

3.4 CPN神经网络 153

3.5 Linsker神经网络 157

3.6 认知器模型 160

第四章 反馈神经网络 172

4.1 Hopfield神经网络 172

4.2 Hamming神经网络 191

4.3 联想记忆神经网络 198

5.1 Boltzmann机 220

第五章 随机神经网络 220

5.2 模拟退火算法 229

5.3 Cauchy机 233

第六章 视觉神经网络 240

6.1 视觉理论基础 240

6.2 Omori神经网络模型 247

6.3 对应点匹配神经网络 251

6.4 Marshall神经网络 253

参考文献 258