神经网络技术原理篇

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）之间相互联接构成。每个节点

人工神经网络（ANN）或连接系统是受生物神经网络启发构成动物大脑的计算系统。这样的系统通过考虑例子来学习（逐步提高性能）任务，通常没有任务特定的编程。例如，在图像识别中，通过分析手动标记为“猫”或“无

神经网络原理+Simon.Haykin——神经网络书籍中最经典的一本

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

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