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本书主要讲述神经网络的基本概念，介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章，内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow—Hoff学习算法、反向传播算法及

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人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）和之间相互联接构成。每个节

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用matlab实现了神经网络，并标注了批注，通俗易懂。易于理解。

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两个通用的三层前向神经网络反向传播算法程序，一个采用批量方式更新权 重，另一个采用单样本方式更新权重。其中，隐含层结点的激励函数采用双曲正切函数，输出层的激励函数采用 sigmoid 函数。目标函数采