人工神经网络书籍有哪些,人工神经网络书籍推荐

想要学习人工神经网络，需要什么样的基础知识？

人工神经网络理论百度网盘下载：链接： 提取码：rxlc简介：本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。

第一章主要阐述人工神经网络理论的产生及发展历史、理论特点和研究方向；第二章至第九章介绍人工神经网络理论中比较成熟且常用的几种主要网络结构、算法和应用途径；第十章用较多篇幅介绍了人工神经网络理论在各个领域的应用实例。

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谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

有没有好理解的关于神经网络的书推荐

肯定是matlab用的神经网络设计了，通俗易懂，很多实例！！戴葵翻译的美国经典神经网络《神经网络设计》神经网络概念非常简单（如果是科班出身），看一个下午就完了AI发猫。远比传统图像处理的概念平易近人。

这玩意和线性回归一样的，都是函数拟合。每个神经员都可以当作一个线性轴，而权值就是线性变化（投影），所以整合输入和输出其实是一个投影过程。这个网络最大的好处就是一层层下来拟合的方式非常灵活。

而利用负反馈训练，也就是数值分析中类似于牛顿法的收敛求解（爬坡法）。由于组合的灵活，局部收敛性也就比较难遇到，所以精确度比较高。

另外图像方面用的卷积神经网络利用的是图像的空间特征不变性来减少网络的复杂度，本身也很好理解。如果你有大2的数学知识和编程能力，看一下资料就可以入门了。总的来说是一个技术性大于理论性的学科，靠的是动手。

请推荐几本人工神经网络方面的书籍，最好是原版，谢谢！

有哪些关于人工智能的书籍可供推荐？

看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。

1、机器学习精讲机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。

2、动手学深度学习目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。

本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。

为了给读者提供一种交互式的学习体验，本书不但提供免费的教学视频和讨论区，而且提供可运行的Jupyter记事本文件，充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势。

这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。

3、深度学习本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。

同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等。

并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。

最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。

4、人工智能（第2版）本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称“人工智能的百科全书”。

全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。

5、Python神经网络编程本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。

您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。

读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。

请大家推荐几本人工神经网络的好书（英文的也没关系），急需！！！ 20

神经网络控制的书籍目录

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第1章神经网络和自动控制的基础知识1.1人工神经网络的发展史1.1.120世纪40年代——神经元模型的诞生1.1.220世纪50年代——从单神经元到单层网络，形成第一次热潮1.1.320世纪60年代——学习多样化和AN2的急剧冷落1.1.420世纪70年代——在低迷中顽强地发展1.1.520世纪80年代——AN2研究热潮再度兴起1.1.620世纪90年代——再现热潮，产生许多边缘交叉学科1.1.7进入21世纪——实现机器智能的道路漫长而又艰难1.2生物神经元和人工神经元1.2.1生物神经元1.2.2人工神经元1.3生物神经网络和人工神经网络1.3.1生物神经网络1.3.2人工神经网络1.4自动控制的发展史1.4.1从传统控制理论到智能控制1.4.2智能控制的产生与基本特征1.4.3智能控制系统1.5模糊集与模糊控制概述1.5.1模糊集1.5.2模糊隶属函数1.5.3模糊控制1.6从生物神经控制到人工神经控制1.6.1生物神经控制的智能特征1.6.2人工神经控制的模拟范围1.7小结习题与思考题第2章神经计算基础2.1线性空间与范数2.1.1矢量空间2.1.2范数2.1.3赋范线性空间2.1.4L1范数和L2范数2.2迭代算法2.2.1迭代算法的终止准则2.2.2梯度下降法2.2.3最优步长选择2.3逼近论2.3.1Banach空间和逼近的定义2.3.2L2逼近和最优一致逼近2.3.3离散点集上的最小二乘逼近2.4神经网络在线迭代学习算法2.5Z变换2.5.1Z变换的定义和求取2.5.2Z变换的性质2.5.3Z反变换2.6李雅普诺夫意义下的稳定性2.6.1非线性时变系统的稳定性问题2.6.2李雅普诺夫意义下的渐进稳定2.6.3李雅普诺夫第二法2.6.4非线性系统的稳定性分析2.7小结习题与思考题第3章神经网络模型3.1人工神经网络建模3.1.1MP模型3.1.2Hebb学习法则3.2感知器3.2.1单层感知器3.2.2多层感知器3.3BP网络与BP算法3.3.1BP网络的基本结构3.3.2BP算法及步长调整3.4自适应线性神经网络3.5自组织竞争型神经网络3.5.1自组织竞争型神经网络的基本结构3.5.2自组织竞争型神经网络的学习算法3.6小脑模型神经网络3.6.1CMAC的基本结构3.6.2CMAC的工作原理3.6.3CMAC的学习算法与训练3.7递归型神经网络3.7.1DTRNN的网络结构3.7.2实时递归学习算法3.8霍普菲尔德（Hopfield）神经网络3.8.1离散型Hopfield神经网络3.8.2连续型Hopfield神经网络3.8.3求解TSP问题3.9小结习题与思考题第4章神经控制中的系统辨识4.1系统辨识基本原理4.1.1辨识系统的基本结构4.1.2辨识模型4.1.3辨识系统的输入和输出4.2系统辨识过程中神经网络的作用4.2.1神经网络辨识原理4.2.2多层前向网络的辨识能力4.2.3辨识系统中的非线性模型4.3非线性动态系统辨识4.3.1非线性动态系统的神经网络辨识4.3.2单输入单输出非线性动态系统的BP网络辨识4.4多层前向网络辨识中的快速算法4.5非线性模型的预报误差神经网络辨识4.5.1非动态模型建模，4.5.2递推预报误差算法4.6非线性系统逆模型的神经网络辨识4.6.1系统分析逆过程的存在性4.6.2非线性系统的逆模型4.6.3基于多层感知器的逆模型辨识4.7线性连续动态系统辨识的参数估计4.7.1Hopfield网络用于辨识4.7.2Hopfield网络辨识原理4.8利用神经网络联想功能的辨识系统4.8.1二阶系统的性能指标4.8.2系统辨识器基本结构4.8.3训练与辨识操作4.9小结习题与思考题第5章人工神经元控制系统5.1人工神经元的PID调节功能5.1.1人工神经元PID动态结构5.1.2人工神经元闭环系统动态结构5.2人工神经元PID调节器5.2.1比例调节元5.2.2积分调节元5.2.3微分调节元5.3人工神经元闭环调节系统5.3.1系统描述5.3.2Lyapunov稳定性分析5.4人工神经元自适应控制系统5.4.1人工神经元自适应控制系统的基本结构5.4.2人工神经元自适应控制系统的学习算法5.5人工神经元控制系统的稳定性5.6小结习题与思考题第6章神经控制系统6.1神经控制系统概述6.1.1神经控制系统的基本结构6.1.2神经网络在神经控制系统中的作用6.2神经控制器的设计方法6.2.1模型参考自适应方法6.2.2自校正方法6.2.3内模方法6.2.4常规控制方法6.2.5神经网络智能方法6.2.6神经网络优化设计方法6.3神经辨识器的设计方法6.4PID神经控制系统6.4.1PID神经控制系统框图6.4.2PID神经调节器的参数整定6.5模型参考自适应神经控制系统6.5.1两种不同的自适应控制方式6.5.2间接设计模型参考自适应神经控制系统6.5.3直接设计模型参考自适应神经控制系统6.6预测神经控制系统6.6.1预测控制的基本特征6.6.2神经网络预测算法6.6.3单神经元预测器6.6.4多层前向网络预测器6.6.5辐射基函数网络预测器6.6.6Hopfield网络预测器6.7自校正神经控制系统6.7.1自校正神经控制系统的基本结构6.7.2神经自校正控制算法6.7.3神经网络逼近6.8内模神经控制系统6.8.1线性内模控制方式6.8.2内模控制系统6.8.3内模神经控制器6.8.4神经网络内部模型6.9小脑模型神经控制系统6.9.1CMAC控制系统的基本结构6.9.2CMAC控制器设计6.9.3CMAC控制系统实例6.10小结习题与思考题第7章模糊神经控制系统7.1模糊控制与神经网络的结合7.1.1模糊控制的时间复杂性7.1.2神经控制的空间复杂性7.1.3模糊神经系统的产生7.2模糊控制和神经网络的异同点7.2.1模糊控制和神经网络的共同点7.2.2模糊控制和神经网络的不同点7.3模糊神经系统的典型结构7.4模糊神经系统的结构分类7.4.1松散结合7.4.2互补结合7.4.3主从结合7.4.4串行结合7.4.5网络学习结合7.4.6模糊等价结合7.5模糊等价结合中的模糊神经控制器7.5.1偏差P和偏差变化率Δe的获取7.5.2隶属函数的神经网络表达7.6几种常见的模糊神经网络7.6.1模糊联想记忆网络7.6.2模糊认知映射网络7.7小结习题与思考题第8章神经控制中的遗传进化训练8.1生物的遗传与进化8.1.1生物进化论的基本观点8.1.2进化计算8.2遗传算法概述8.2.1遗传算法中遇到的基本术语8.2.2遗传算法的运算特征8.2.3遗传算法中的概率计算公式8.3遗传算法中的模式定理8.3.1模式定义和模式的阶8.3.2模式定理（Schema）8.4遗传算法中的编码操作8.4.1遗传算法设计流程8.4.2遗传算法中的编码规则8.4.3一维染色体的编码方法8.4.4二维染色体编码8.5遗传算法中的适应度函数8.5.1将目标函数转换成适应度函数8.5.2标定适应度函数8.6遗传算法与优化解8.6.1适应度函数的确定8.6.2线性分级策略8.6.3算法流程8.7遗传算法与预测控制8.8遗传算法与神经网络8.9神经网络的遗传进化训练8.9.1遗传进化训练的实现方法8.9.2BP网络的遗传进化训练8.10小结习题与思考题附录常用神经控制术语汉英对照参考文献……