神经网络技术_原理篇

The basic principle of BP neural network

人工神经网络原理教学用PPT,介绍了多个人工神经网络算法模型

介绍四种类型的网络2、神经网络的学习算法3、感知器网络(Perceptron)4、线性神经网络5、BP网络

BP神经网络的代表者是D.Rumelhart和J.McCelland，“反向传播（backpropagation）”一词的使用出现在1985年后，它的广泛使用是在1986年D.Rumelhart和J.

BP神经网络原理及MATLAB仿真人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN),是近几年来国内外一个前沿研究领域,它是对人脑或自然神经网络若干基本特性的抽象和模拟进行分布式

详解109个典型实例，7个综合案例和50多个神经网络工具箱函数

人工神经网络原理及其应用，感觉不错，大家看看把

本书介绍了人工神经网络的基本原理及其应用。重点阐述了9种常见神经网络的结构组成、工作原理、设计方法及应用实例。其中心内容包括前馈型BP神经网络；反馈型Hopfield神经网络和双向联想记忆BAM神经网

资源为《MATLAT神经网络原理与实例》随书赠送光盘的源代码，包含了书中各章节的实例代码。

脉冲耦合神经网络的理论书籍，有原理介绍，应用实例，部分代码