Advertisement

《神经网络原理》(S.Haykin著) 叶世伟、史忠植译

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：PDF

简介：
《神经网络原理》由权威学者S. Haykin撰写，叶世伟和史忠植翻译。本书深入浅出地介绍了人工神经网络的基本理论与应用技术，是相关领域研究者及学习者的必备参考书。 本书由四个部分组成：导论、监督学习、无监督学习以及神经网络动力学模型。这是一本非常不错的计算机科学丛书类书籍。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 《神经网络原理》(S.Haykin著) 叶世伟、史忠植译
    优质
    《神经网络原理》由权威学者S. Haykin撰写，叶世伟和史忠植翻译。本书深入浅出地介绍了人工神经网络的基本理论与应用技术，是相关领域研究者及学习者的必备参考书。 本书由四个部分组成：导论、监督学习、无监督学习以及神经网络动力学模型。这是一本非常不错的计算机科学丛书类书籍。
     
  • 神经网络原理（S.Haykin著）.pdf
    优质
    《神经网络原理》由知名学者S.Haykin撰写，深入浅出地介绍了人工神经网络的基本概念、模型及学习算法，是该领域的经典教材和参考书。 《神经网络原理》由Simon.Haykin编著，是介绍神经网络的经典之作，适合初学者阅读。
     
  • 叶片分类_matlab.rar_利用神经网络识别植物叶片
    优质
    本资源为一个基于MATLAB开发的项目文件，内容涉及使用神经网络技术来实现对不同种类植物叶片进行智能识别与分类。 基于神经网络的植物叶片分类识别技术能够有效地区分不同种类的植物叶片。通过训练神经网络模型，可以自动学习并提取叶片图像中的特征，进而实现对大量未知样本的准确分类与识别。这种方法在植物学研究、生态监测以及农业自动化等领域具有广泛的应用前景和重要的科学价值。
     
  • 神经网络的历史发展
    优质
    《神经网络的历史发展》一文追溯了神经网络理论从早期模型到现代深度学习的发展历程，探讨其关键转折点与未来趋势。 一起来了解神经网络的发展历史，一起探索神经网络从早期概念到现代应用的演变过程。
     
  • 基于神经网络的植物叶片分类与识别
    优质
    本研究利用深度学习技术，通过构建神经网络模型实现对不同种类植物叶片的有效分类和识别，为智能农业及生态监测提供技术支持。 基于MATLAB的数字图像处理技术能够更有效地实现图像识别与分类功能。
     
  • MATLAB神经网络原理及实例详解_matlab__MATLAB神经网络_
    优质
    本书深入浅出地介绍了MATLAB环境下神经网络的基本概念、工作原理及其应用。通过丰富的实例详细讲解了如何使用MATLAB进行神经网络建模和分析，适合初学者与进阶读者阅读学习。 《Matlab神经网络精讲》按照书本编排顺序讲解内容。
     
  • BP神经网络原理概述
    优质
    简介：BP（Back Propagation）神经网络是一种多层前馈神经网络的学习算法，通过误差反向传播来调整权重，适用于模式识别、函数逼近等问题。 BP神经网络的基本原理是：它是一种多层前馈神经网络的训练算法，主要用于调整网络中的权重以最小化预测值与实际值之间的误差。该过程通过反向传播计算出每个连接权值对系统性能指标函数变化的影响程度，并据此来更新这些权值。这种迭代优化方法使得BP神经网络能够学习复杂的非线性映射关系，在模式识别、数据挖掘等领域有着广泛的应用。
     
  • 贝叶斯神经网络模型
    优质
    贝叶斯神经网络模型是一种结合了贝叶斯推理与人工神经网络的技术，用于在机器学习中处理不确定性。它通过概率方式表示权重，并能提供更加稳健和可靠的预测结果。 使用贝叶斯神经网络进行分类需要MATLAB版本在10.0以上，因为较低的版本不支持某些必要的函数。
     
  • 《薄膜材料的制备原理及技术应用》[唐伟忠 编著].pdf
    优质
    本书由唐伟忠编著，详细介绍了薄膜材料的制备原理及其在各个领域的广泛应用和技术革新，为研究和开发人员提供了一本全面且实用的参考书籍。 本资源专注于集成电路工艺制造领域，详细介绍了薄膜材料的不同制备方法及其内在原理，有助于深入理解相关工艺制造的理论基础。
     
  • 基于卷积神经网络的植物叶片分类研究.pdf
    优质
    本论文探讨了利用卷积神经网络技术对植物叶片进行自动化分类的方法与效果，旨在提高植物识别的准确性和效率。通过深度学习模型的应用，为植物学和生态学研究提供了新的工具和技术支持。 近年来国内外植物叶片分类的研究取得了显著进展，但传统方法存在一些缺陷。卷积神经网络在图像分类方面表现出明显的优势，因此我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的植物叶片识别方法，以实现简单高效地对植物叶片进行识别的目标。实验结果表明，在瑞典叶片数据集上应用该算法时，其准确率高达99.56%，显著优于传统的方法。