神经网络设计的书（神经网络设计pdf）
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有没有好理解的关于神经网络的书推荐
你好，我的工作主要就是研究DNN，RNN等神经网络。书籍什么的好像真的比较少，CSDN上好像有分享，我平时用来查阅的书是《Pattern Recognition and Machine Learning》，这本书是将模式识别的，里面有神经网络的内容。
人工神经网络理论百度网盘下载：链接：提取码：rxlc 简介：本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。
神经网络是计算智能和机器学习研究的最活跃的分支之一。本书全面系统地介绍神经网 络的基本概念、系统理论和实际应用。
所以，明斯基认为神经网络是没有价值的。 随后，神经网络的研究进入低谷，又称 AI Winter 。 Minsky说过单层神经网络无法解决异或问题，但是当增加一个计算层以后，两层神经网络不仅可以解决异或问题，而且具有非常好的非线性分类效果。
MATLAB神经网络30个案例分析的图书目录
本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。
MATLAB在电气工程中的应用实例（李维波编著，中国电力出版社，2009 ）：全书分为两篇共9章，主要介绍数值分析、自动控制、信号与系统、电子电路、电机及其控制、电力电子装置和电力系统中有关MATLAB的建模方法和分析技巧。
我觉得把它作为入门书挺好的，每一章配有***和代码，可以依样画葫芦。刚刚顺手还看到了另一本书《MATLAB智能算法30个案例分析》，看目录貌似内容也比较接近的。
《MATLAB神经网络30个案例分析》是史峰、王小川、郁磊、李洋编著的一本图书。该书是MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。
遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学***帮助读者更深入地了解神经网络。《MATLAB神经网络30个案例分析》可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
自学的话，从基本学起，可以看看下面这本书，看完基本的神经网络都熟悉了。人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
有哪些人工智能方面的第一本专著/突破性专著?
1、《人工不智能》这本书会告诉你，高估了人工智能会带来什么社会问题，以及自动驾驶这件事有多难，它还会告诉你，现阶段人工智能的社会化应用的根本矛盾是什么。
2、3年他主编了《计算机与思想》（Computersand Thought，McGraw Hill)，这本书被认为是世界上第一本有关人工智能的经典性专著。书中收录的21篇文章是人工智能学者早期的研究成果，但其中的大部分观点和结论至今仍被认同。
3、机器学习精讲 机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。
4、比如第1章叙述人工智能的概况，列举出人工智能的研究与应用领域。第2章和第3章研究传统人工智能的知识表示方法、搜索技术和高级知识推理。
MATLAB神经网络的介绍
1、该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
2、Matlab语言是MathWorks公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空问。它附带有30多个工具箱，神经网络工具箱就是其中之一。
3、图上的三个彩色实线分别是：每一代BP训练过程的MSE指标的性能，每一代BP交叉验证过程的MSE指标的性能以及BP测试的MSE指标在每一代中执行的过程。 特别是，应该注意内部的TEST红线，这是BP计算/训练结果。
4、从原理上来说，神经网络是可以预测未来的点的。实际上，经过训练之后，神经网络就拟合了输入和输出数据之间的函数关系。只要训练的足够好，那么这个拟合的关系就会足够准确，从而能够预测在其他的输入情况下，会有什么样的输出。
5、《MATLAB神经网络应用设计》一书，利用目前国际上流行的MATLAB环境，结合神经网络工具箱，在介绍人工神经网络中的各种典型网络以及训练过程的基础上，利用MATLAB工具箱进行神经网络的设计与应用。
6、gco 返回当前鼠标单击的句柄值，该对象可以是除root对象外的任意图形对象，并且Matlab会把当前图形对象的句柄值存放在Figure的CurrentObject属性中。五：compet compet是神经网络的竞争传递函数，用于指出矩阵中每列的最大值。
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