作者：何春梅 编著

索书号：TP183-43/10000

馆藏地：校本部馆-科技新书展示架（3楼）

内容简介

本书较全面地阐述了人工神经网络的理论知识，介绍了多种经典的人工神经网络模型结构、学习算法和实际应用。本书共11章，第1章介绍人工神经网络的定义、发展、生理学机理、神经元模型等；第2章介绍感知机的基本原理、学习算法及应用；第3章介绍多层前馈神经网络的基本原理、学习算法及应用；第4章介绍不同正则化理论、相应神经网络及应用；第5章介绍不同极限学习机模型、支持向量机及应用；第6章介绍形态神经网络的模型结构、学习算法、鲁棒性分析及应用；第7章介绍自组织映射和核自组织映射的基本原理及应用；第8章介绍典型卷积神经网络的模型结构和基本原理，阐述卷积神经网络的变体及应用；第9章介绍基本的生成对抗网络、自注意生成对抗网络、进化生成对抗网络、迁移学习和对抗领域自适应等网络模型，阐述生成对抗网络的学习算法、训练技巧及应用；第10章介绍长短时记忆网络和递归神经网络的模型、学习算法及应用；第11章介绍模糊神经网络。

作者简介

何春梅，湘潭大学计算机学院（网络空间安全学院）副教授，自硕士期间开始，研究方向一直是神经网络理论及应用。是中国计算机学会会员，中国人工智能学会会员，中国计算机学会人工智能专委会委员，中国人工智能学会模式识别专委会委员、中国人工智能学会知识工程与分布式智能专委会青年委员，湖南省人工智能学会理事，湘潭市首批高层次人才，目前为IEEE Trans.On Fuzzy systems, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, International Journal of Machine Learning and Cybernetics, Frontiers of Computer Science等国际期刊审稿人。