自己动手写神经网络

《自己动手写神经网络》讲解通俗易懂，使用简单的语言描述人工神经网络的原理，并力求以具体实现与应用为导向，除了理论介绍外，每一章节的应用和实践都有具体的实例实现，让读者达到学以致用。《自己动手写神经网络》分为11章，主要内容为：简单的人工神经网络模型和理论应用；介绍了一个基于Java的人工神经网络框架Neuroph；介绍了基于Neuroph开发一个简单的人工神经网络系统—感知机；介绍了ADALINE网络以及使用Neuroph实现ADALINE神经网络；介绍了BP神经网络的基本原理和具体实现；介绍了BP神经网络的具体实践应用；介绍了Hopfield网络的原理、实践和应用；介绍了双向联想网络BAM的原理、实践和应用；介绍了竞争学习网络，特别是SOM网络以及相关算法与实现；介绍了PCA方法以及与PCA方法等价的PCA神经网络。 《自己动手写神经网络》适合以下类型的读者：对神经网络感兴趣，期望可以初步了解神经网络原理的读者；有一定编程经验，期望学习和掌握神经网络的程序员；期望对神经网络进行实际应用的工程人员；任何一名神经网络爱好者。