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神经网络与谋略 进修算法及其应用

发布时间:2019-01-22 01:06:01 文章来源:未来智讯    
    神经网络与谋略 进修算法及其应用作者:未知    Tommy W.S. Chow City University of Hong Kong, Hong Kong   Siu-Yeung Cho Nanyang Technological University, Singapore
  Neural Networks and
  Computing
  Learning Algorithms and Applications
  2007, 309pp.
  Hardcover EUR
  ISBN 978-1-86094-758-2
  Imperial College Press
  
  T.W.S.周等著
  本书所评论辩论的神经谋略范畴代表了经典优化、统计学和信息理论的联合。神经网络曾一度被普遍地称为人造神经网络,讲明了这个正在形成的技艺是与人造智能有关的。它的迷人之处就在于它是一个自顺应体系,或者是一个通用的功能稚嫩预计者。反传训练算法曾是大大都工程会议上最风行的关头词。但该范畴真实令人感乐趣的汗青是始于上个世纪60年月,Minsky和Papert合著的描绘早期神经切磋事情的书本“感知”。
  如今有大量关于神司理论及应用新进展的切磋文献出书,它们试图从纯数学的体式格局或者从纯应用的方面评论辩论这个课题,可是对付大大都的使用者而言(包罗学徒和工程师),最感乐趣的问题是怎么样选取一个适当的神经网络进修算法以及为一给定的物理问题选择模子。
  从进修理论、进修算法网络系统布局到应用,作者竭力追求在论说神经谋略中首要课题之间的均衡。从作为根本的尺度模块“神经”以及最初的神经网络McCullon和Pitts模子起点,行使众所周知的回归问题切磋进修观念,该问题讲明了数据拟合的观念是怎么样被用来评释神经进修的基本观念。作者选取了过失凸外面来讲明进修算法的优化观念。这一点很严重,由于它向读者指出了神经进修算法只只是是一个高维的优化问题。书中出格夸大了高级进修要领及其应用,它包罗了权的初始化、进修停转以及从部分最小值逃逸等现实问题,而这些问题在该范畴现有的书本中尚未涉及。此外本书把注意力集结在严重的特性选择问题上,这个问题难住了很多神经网络的专业职员,由于处置大数据聚集存在着坚苦。本书还包罗了几个有趣的IT、工程和生物信息方面的应用。
  本书共有7章。1.绪论;2.进修特征与提高;3.推广及本能加强;4.分类基本功能网络;5.自组织映射;6.分类和特性的选择;7.工程应用。
  本书是帝国粹院出书社出书的“电气与谋略工程”丛书的第7卷。其特点为:(1)蕴含了Matlab代码;(2)行使生命科学上钩算智能的要领论说了严重的生物信息应用;(3)注重于图像检索实例切磋。
  本书可供从事神经网络切磋及应用的谋略机科学家、工程师和数学家涉猎鉴戒。
  胡光华,高级软件工程师
  (原中国科学院物理学切磋所)
  Hu Guanghua, Senior Software Engineer
  (Former Institute of Physics,the Chinese Academy of Sciences)

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