名称:神经网络及其在化学中的应用
作者:(斯洛文尼亚)多巴(Zupan.J.),(德)加斯特艾格(Gasteiger.J.),潘忠孝,陈玲然
出版社:中国科学技术大学出版社
格式:pdf,txt
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神经网络及其在化学中的应用内容简介
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神经网络及其在化学中的应用部分内容
pdf在线阅读《神经网络及其在化学中的应用》作者(斯洛文尼亚)多巴(Zupan.J.),(德)加斯特艾格(Gasteiger.J.),潘忠孝,陈玲然和中国科学技术大学出版社为本套书的出版付出了许多哟!。kohonen学习是神经网络提供的一种最重要的无监督(或是自组织)学习方式,由进行训练流程的样本标志所生成的最有价值的结果。最终将使你懂得采用商品化神经网络包,或是采用自编的程序去解决你的问题。
本书的第一篇介绍神经元、传递函数和“偏置”等的概念,与传统的线性学习机做了比较,然后,描述神经元与层的连接以及神经元层之间的连接等。第二篇讨论了单元层神经元网络。先阐述hopfield网络和abam(自适应双向联想记忆),然后,更详细地阐述kohonen网络。本书是作为课本而编写的,因此,我们首先介绍神经网络的概念。
在第三篇中,讨论了多层网络以及在这些网络中的学习,介绍了目标的对传和误差反向传播的学习方案。对传网络由两层构成:上面层执行kohonen学习,输出层执行对目标加权的修正,这些目标从网络的反向部分一端(即从输出端)输入到网络中。误差反向传播是应用最广泛的神经网络学习方法。现在,全部应用的90%是用误差反向传播学习来进行的至少在化学界情况是这样。因此,这一方法将作更详细地讨论。
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