神经网络设计

［Ｇｅｎｅｒａｌ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ］ 书名＝神经网络设计 作者＝（美）哈根（Ｈａｇａｎ，Ｍ．Ｔ．）等著　　戴葵等译 页数＝４６３ ＳＳ号＝１０８９６６９７ 出版日期＝２００２年０９月第１版

前言 　　　　目录 　　　　出版者的话 　　　　专家委员会 　　　　译者序 　　　　前言 　　　　第１章　　绪论 　　　　　　１．１　　目的 　　　　　　１．２　历史 　　　　　　１．３　应用 　　　　　　１．４　生物学的启示 　　　　　　参考文献 　　　　第２章　　神经元模型和网络结构 　　　　　　２．１　　目的 　　　　　　２．１　理论和实例 　　　　　　　　２．２．１　符号 　　　　　　　　２．２．２　神经元模型 　　　　　　　　２．２．３　网络结构 　　　　　　２．３　小结 　　　　　　２．４　例题 　　　　　　２．５　结束语 　　　　　　习题 　　　　第３章　　一个说明性实例 　　　　　　３．１　　目的 　　　　　　３．２　理论和实例 　　　　　　　　３．２．１　问题描述 　　　　　　　　３．２．２　感知机 　　　　　　　　３．２．３　Ｈａｍｍｉｎｇ网络 　　　　　　　　３．２．４　Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络 　　　　　　３．３　结束语 　　　　　　习题 　　　　第４章　　感知机学习规则 　　　　　　４．１　　目的 　　　　　　４．２　理论和实例 　　　　　　　　４．２．１　学习规则 　　　　　　　　４．２．２　感知机的结构 　　　　　　　　４．２．３　感知机学习规则 　　　　　　　　４．２．４　收敛性证明 　　　　　　４．３　小结 　　　　　　４．４　例题 　　　　　　４．５　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第５章　　信号和权值向量空间 　　　　　　５．１　　目的 　　　　　　５．２　理论和实例 　　　　　　　　５．２．１　线性向量空间 　　　　　　　　５．２．２　线性无关 　　　　　　　　５．２．３　生成空间 　　　　　　　　５．２．４　内积 　　　　　　　　５．２．５　范数 　　　　　　　　５．２．６　　正交性 　　　　　　　　５．２．７　向量展开式 　　　　　　５．３　小结 　　　　　　５．４　例题 　　　　　　５．５　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第６章　　神经网络中的线性变换 　　　　　　６．１　　目的

　　　　　　６．２　理论和实例 　　　　　　　　６．２．１　线性变换 　　　　　　　　６．２．２　矩阵表示 　　　　　　　　６．２．３　基变换 　　　　　　　　６．２．４　特征值和特征向量 　　　　　　６．３　小结 　　　　　　６．４　例题 　　　　　　６．５　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第７章　　有监督的Ｈｅｂｂ学习 　　　　　　７．１　　目的 　　　　　　７．２　理论和实例 　　　　　　　　７．２．１　线性联想器 　　　　　　　　７．２．２　Ｈｅｂｂ规则 　　　　　　　　７．２．３　仿逆规则 　　　　　　　　７．２．４　应用 　　　　　　　　７．２．５　Ｈｅｂｂ学习的变形 　　　　　　７．３　小结 　　　　　　７．４　例题 　　　　　　７．５　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第８章　　性能曲面和最优点 　　　　　　８．１　　目的 　　　　　　８．２　理论和实例 　　　　　　　　８．２．１　泰勒级数 　　　　　　　　８．２．２　方向导数 　　　　　　　　８．２．３　极小点 　　　　　　　　８．２．４　优化的必要条件 　　　　　　　　８．２．５　二次函数 　　　　　　８．３　小结 　　　　　　８．４　例题 　　　　　　８．５　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第９章　　性能优化 　　　　　　９．１　　目的 　　　　　　９．２　理论和实例 　　　　　　　　９．２．１　最速下降法 　　　　　　　　９．２．２　牛顿法 　　　　　　　　９．２．３　共轭梯度法 　　　　　　９．３　小结 　　　　　　９．４　例题 　　　　　　９．５　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第１０章　Ｗｉｄｒｏｗ－Ｈｏｆｆ学习算法 　　　　　　１０．１　　目的 　　　　　　１０．２　理论和实例 　　　　　　　　１０．２．１　　ＡＤＡＬＩＮＥ网络 　　　　　　　　１０．２．２　均方误差 　　　　　　　　１０．２．３　ＬＭＳ算法 　　　　　　　　１０．２．４　收敛性分析 　　　　　　　　１０．２．５　　自适应滤波 　　　　　　１０．３　小结 　　　　　　１０．４　例题 　　　　　　１０．５　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　　　习题

　　　　第１１章　反向传播 　　　　　　１１．１　　目的 　　　　　　１１．２　理论和实例 　　　　　　　　１１．２．１　多层感知机 　　　　　　　　１１．２．２　反向传播算法 　　　　　　　　１１．２．３　例子 　　　　　　　　１１．２．４　反向传播 　　　　　　１１．３　小结 　　　　　　１１．４　例题 　　　　　　１１．５　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第１２章　　反向传播算法的变形 　　　　　　１２．１　　目的 　　　　　　１２．２　理论和实例 　　　　　　　　１２．２．１　ＢＰ算法的缺点 　　　　　　　　１２．２．２　ＢＰ算法的启发式改进 　　　　　　　　１２．２．３　数值优化技术 　　　　　　１２．３　小结 　　　　　　１２．４　例题 　　　　　　１２．５　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第１３章　联想学习 　　　　　　１３．１　　目的 　　　　　　１３．２　理论和实例 　　　　　　　　１３．２．１　简单联想网络 　　　　　　　　１３．２．２　无监督的Ｈｅｂｂ规则 　　　　　　　　１３．２．３　简单的识别网络 　　　　　　　　１３．２．４　ｉｎｓｔａｒ规则 　　　　　　　　１３．２．５　简单回忆网络 　　　　　　　　１３．２．６　ｏｕｔｓｔａｒ规则 　　　　　　１３．３　小结 　　　　　　１３．４　例题 　　　　　　１３．５　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第１４章　　竞争网络 　　　　　　１４．１　　目的 　　　　　　１４．２　理论和实例 　　　　　　　　１４．２．１　Ｈａｍｍｉｎｇ网络 　　　　　　　　１４．２．２　竞争层 　　　　　　　　１４．２．３　生物学意义上的竞争层 　　　　　　　　１４．２．４　自组织特征图 　　　　　　　　１４．２．５　学习向量量化 　　　　　　１４．３　小结 　　　　　　１４．４　例题 　　　　　　１４．５　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第１５章　　Ｇｒｏｓｓｂｅｒｇ网络 　　　　　　１５．１　目的 　　　　　　１５．２　理论和实例 　　　　　　　　１５．２．１　生物学的启发：视觉 　　　　　　　　１５．２．２　基本非线性模型 　　　　　　　　１５．２．３　两层竞争网络 　　　　　　　　１５．２．４　与Ｋｏｈｏｎｅｎ规则的关系 　　　　　　１５．３　小结 　　　　　　１５．４　例题 　　　　　　１５．５　结束语

　　　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第１６章　　自适应谐振理论 　　　　　　１６．１　　目的 　　　　　　１６．２　理论和实例 　　　　　　　　１６．２．１　自适应谐振概述 　　　　　　　　１６．２．２　第一层 　　　　　　　　１６．２．３　第二层 　　　　　　　　１６．２．４　调整子系统 　　　　　　　　１６．２．５　学习规则：Ｌ１－Ｌ２ 　　　　　　　　１６．２．６　学习规则：Ｌ２－Ｌ１ 　　　　　　　　１６．２．７　ＡＲＴ１算法小结 　　　　　　　　１６．２．８　其他ＡＲＴ体系结构 　　　　　　１６．３　小结 　　　　　　１６．４　例题 　　　　１６．５　结束语 　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第１７章　　稳定性 　　　　　　１７．１　目的 　　　　　　１７．２　理论和实例 　　　　　　　　１７．２．１　递归网络 　　　　　　　　１７．２．２　稳定性概念 　　　　　　　　１７．２．３　Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性定理 　　　　　　　　１７．２．４　单摆例子 　　　　　　　　１７．２．５　ＬａＳａｌｌｅ不变性定理 　　　　　　１７．３　小结 　　　　　　１７．４　例题 　　　　　　１７．５　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第１８章　　Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络 　　　　　　１８．１　　目的 　　　　　　１８．２　理论和实例 　　　　　　　　１８．２．１　Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型 　　　　　　　　１８．２．２　Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数 　　　　　　　　１８．２．３　增益效应 　　　　　　　　１８．２．４　Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络设计 　　　　　　１８．３　小结 　　　　　　１８．４　例题 　　　　　　１８．５　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　　　习题 　　　　第１９章　　结束语 　　　　　　１９．１　　目的 　　　　　　１９．２　理论和实例 　　　　　　　　１９．２．１　前馈和联想网络 　　　　　　　　１９．２．２　竞争网络 　　　　　　　　１９．２．３　动态联想存储器网络 　　　　　　　　１９．２．４　神经网络的经典基础 　　　　　　　　１９．２．５　参考书目和杂志 　　　　　　１９．３　结束语 　　　　　　参考文献 　　　　附录Ａ　文献目录 　　　　附录Ｂ　符号 　　　　附录Ｃ　软件 　　　　索引