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神经网络与策略训练算法及其应用

发布时间:2019-04-26 04:13:00 文章来源:未来智讯    
神经网络学习算法及其在策略中的应用:未知Tommy WS Chow City University of Hong Kong,Hong Kong Siu-Yeung Cho Nanyang Technological University,新加坡神经网络与计算机 算法与应用2007,309pp。 精装书EUR ISBN 978-1-86094-758-2帝国理工学院出版社TWS周等待<本书中辩论的神经战略类别代表了经典优化,统计和信息理论的结合。 神经网络曾经被称为人工神经网络,表明新兴技术与人工智能有关。 它的魅力在于它是一个自适应系统,或一般功能预测器。 反传输训练算法曾经是大多数工程会议中最受欢迎的词。 但是这个类别的真实和有趣的类别始于上世纪60年代,而明斯基和帕珀特共同撰写了描述早期神经学习的“感知”一书。 如今,关于众神理论和应用的发展有很多文献。 他们尝试从纯粹的数学形式或纯粹的应用程序来评论这个主题,但对于处理大多数这些主题的用户来说(最有趣的问题是如何选择合适的神经网络学习算法并为给定的模型选择模型 从训练理论,训练算法网络系统的布局到应用,作者力求在神经策略的基本问题之间寻求平衡。从神经基本“尺度”的出发点出发。 网络和初始神经网络McCullon和Pitts模型,众所周知的回归问题被用来学习学习的概念,它解释了如何使用数据拟合的概念来评估神经学训练。基本概念。作者选择优化概念 基于故障凸性的学习算法。这很严重,因为它向读者指出神经训练算法只是一个高维选择 模仿问题。 这本书夸大了高级培训要点及其应用,其中包括现实问题,如权力初始化,学习中止以及逃避部分最低限度,这些都不属于此类现有书籍。 此外,本书侧重于严重的特征选择问题,这对于神经网络的许多专业人员来说是困难的。处理大数据聚合工作很辛苦。 该书还包括IT,工程和生物信息学的几个有趣的应用程序。 本书共7章。 1.介绍; 2.培训功能和改进; 3.促进和本能增强; 4.分类基本功能网络; 5.自组织映射; 6.分类和特征选择; 7.工程应用。 本书是帝国社会出版社出版的“电气与战略项目”系列的第七卷。 其特点是:(1)包含Matlab代码; (2)运用生命科学中的误差智能基础,讨论严肃的生物信息应用; (3)关注图像检索实例。 本书可供从事神经网络研究和应用的科学家,工程师和数学家使用。 胡光华,高级软件工程师(原中国科学院物理研究所)胡光华,高级软件工程师(原中国科学院物理研究所)<谈话
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