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Neural Network Design
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페이지 : 정보준비중 | 0.00 * 0.00 * 0.00 (cm)
ISBN-10 : 0534943322
ISBN-13 : 9780534943325
Neural Network Design 중고
저자 Hagan, Martin T./ Demuth, Howard B./ Beale, Mark/ | 출판사 Pws-Kent
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1995년 12월 1일 출간
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저자소개

목차

Preface
Introduction
Objectives 1 (1)
History 2 (3)
Applications 5 (3)
Biological Inspiration 8 (2)
Further Reading 10
Neuron Model and Network Architectures
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (14)
Notation 2 (1)
Neuron Model 2 (1)
Single-Input Neuron 2 (1)
Transfer Functions 3 (4)
Multiple-Input Neuron 7 (2)
Network Architectures 9 (1)
A Layer of Neurons 9 (1)
Multiple Layers of Neurons 10(3)
Recurrent Networks 13(3)
Summary of Results 16(4)
Solved Problems 20(2)
Epilogue 22(1)
Exercises 23
An Illustrative Example
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (13)
Problem Statement 2 (1)
Perceptron 3 (1)
Two-Input Case 4 (1)
Pattern Recognition Example 5 (3)
Hamming Network 8 (1)
Feedforward Layer 8 (1)
Recurrent Layer 9 (3)
Hopfield Network 12(3)
Epilogue 15(1)
Exercise 16
Perceptron Learning Rule
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (18)
Learning Rules 2 (1)
Perceptron Architecture 3 (2)
Single-Neuron Perceptron 5 (3)
Multiple-Neuron Perceptron 8 (1)
Perceptron Learning Rule 8 (1)
Test Problem 9 (1)
Constructing Learning Rules 10(2)
Unified Learning Rule 12(1)
Training Multiple-Neuron Perceptrons 13(2)
Proof of Convergence 15(1)
Notation 15(1)
Proof 16(2)
Limitations 18(2)
Summary of Results 20(1)
Solved Problems 21(12)
Epilogue 33(1)
Further Reading 34(2)
Exercises 36
Signal and Weight Vector Spaces
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (12)
Linear Vector Spaces 2 (2)
Linear Independence 4 (1)
Spanning a Space 5 (1)
Inner Product 6 (1)
Norm 7 (1)
Orthogonality 7 (1)
Gram-Schmidt Orthogonalization 8 (1)
Vector Expansions 9 (1)
Reciprocal Basis Vectors 10(4)
Summary of Results 14(3)
Solved Problems 17(9)
Epilogue 26(1)
Further Reading 27(1)
Exercises 28
Linear Transformations for Neural Networks
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (13)
Linear Transformations 2 (1)
Matrix Representations 3 (3)
Change of Basis 6 (4)
Eigenvalues and Eigenvectors 10(3)
Diagonalization 13(2)
Summary of Results 15(2)
Solved Problems 17(11)
Epilogue 28(1)
Further Reading 29(1)
Exercises 30
Supervised Hebbian Learning
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (12)
Linear Associator 3 (1)
The Hebb Rule 4 (1)
Performance Analysis 5 (2)
Pseudoinverse Rule 7 (3)
Application 10(2)
Variations of Hebbian Learning 12(2)
Summary of Results 14(2)
Solved Problems 16(13)
Epilogue 29(1)
Further Reading 30(1)
Exercises 31
Performance Surfaces and Optimum Points
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (18)
Taylor Series 2 (2)
Vector Case 4 (1)
Directional Derivatives 5 (2)
Minima 7 (2)
Necessary Conditions for Optimality 9 (1)
First-Order Conditions 10(1)
Second-Order Conditions 11(1)
Quadratic Functions 12(1)
Eigensystem of the Hessian 13(7)
Summary of Results 20(2)
Solved Problems 22(12)
Epilogue 34(1)
Further Reading 35(1)
Exercises 36
Performance Optimization
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (19)
Steepest Descent 2 (4)
Stable Learning Rates 6 (2)
Minimizing Along a Line 8 (2)
Newton's Method 10(5)
Conjugate Gradient 15(6)
Summary of Results 21(2)
Solved Problems 23(14)
Epilogue 37(1)
Further Reading 38(1)
Exercises 39
Widrow-Hoff Learning
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (20)
ADALINE Network 2 (1)
Single ADALINE 3 (1)
Mean Square Error 4 (3)
LMS Algorithm 7 (2)
Analysis of Convergence 9 (4)
Adaptive Filtering 13(2)
Adaptive Noise Cancellation 15(6)
Echo Cancellation 21(1)
Summary of Results 22(2)
Solved Problems 24(16)
Epilogue 40(1)
Further Reading 41(1)
Exercises 42
Backpropagation
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (22)
Multilayer Perceptrons 2 (1)
Pattern Classification 3 (1)
Function Approximation 4 (3)
The Backpropagation Algorithm 7 (1)
Performance Index 8 (1)
Chain Rule 9 (2)
Backpropagating the Sensitivities 11(2)
Summary 13(1)
Example 14(3)
Using Backpropagation 17(1)
Choice of Network Architecture 17(2)
Convergence 19(2)
Generalization 21(3)
Summary of Results 24(2)
Solved Problems 26(14)
Epilogue 40(1)
Further Reading 41(2)
Exercises 43
Variations on Backpropagation
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (26)
Drawbacks of Backpropagation 3 (1)
Performance Surface Example 3 (4)
Convergence Example 7 (2)
Heuristic Modifications of Backpropagation 9 (1)
Momentum 9 (3)
Variable Learning Rate 12(2)
Numerical Optimization Techniques 14(1)
Conjugate Gradient 14(5)
Levenberg-Marquardt Algorithm 19(9)
Summary of Results 28(4)
Solved Problems 32(14)
Epilogue 46(1)
Further Reading 47(3)
Exercises 50
Associative Learning
Objectives 11(1)
Theory and Examples 12(9)
Simple Associative Network 13(2)
Unsupervised Hebb Rule 15(2)
Hebb Rule with Decay 17(2)
Simple Recognition Network 19
Instar Rule 11(4)
Kohonen Rule 15(1)
Simple Recall Network 16(1)
Outstar Rule 17(4)
Summary of Results 21(2)
Solved Problems 23(11)
Epilogue 34(1)
Further Reading 35(2)
Exercises 37
Competitive Networks
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (20)
Hamming Network 3 (1)
Layer 1 3 (1)
Layer 2 4 (1)
Competitive Layer 5 (2)
Competitive Learning 7 (2)
Problems with Competitive Layers 9 (1)
Competitive Layers in Biology 10(2)
Self-Organizing Feature Maps 12(3)
Improving Feature Maps 15(1)
Learning Vector Quantization 16(2)
LVQ Learning 18(3)
Improving LVQ Networks (LVQ2) 21(1)
Summary of Results 22(2)
Solved Problems 24(13)
Epilogue 37(1)
Further Reading 38(1)
Exercises 39
Grossberg Network
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (24)
Biological Motivation: Vision 3 (1)
Illusions 4 (4)
Vision Normalization 8 (1)
Basic Nonlinear Model 9 (3)
Two-Layer Competitive Network 12(1)
Layer 1 13(4)
Layer 2 17(3)
Choice of Transfer Function 20(2)
Learning Law 22(2)
Relation to Kohonen Law 24(2)
Summary of Results 26(4)
Solved Problems 30(12)
Epilogue 42(1)
Further Reading 43(2)
Exercises 45
Adaptive Resonance Theory
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (23)
Overview of Adaptive Resonance 2 (2)
Layer 1 4 (2)
Steady State Analysis 6 (4)
Layer 2 10(3)
Orienting Subsystem 13(4)
Learning Law: L1-L2 17(1)
Subset/Superset Dilemma 17(1)
Learning Law 18(2)
Learning Law: L2-L1 20(1)
ART1 Algorithm Summary 21(1)
Initialization 21(1)
Algorithm 21(2)
Other ART Architectures 23(2)
Summary of Results 25(5)
Solved Problems 30(15)
Epilogue 45(1)
Further Reading 46(2)
Exercises 48
Stability
Objectives 1 (1)
Theory and Examples 2 (17)
Recurrent Networks 2 (1)
Stability Concepts 3 (1)
Definitions 4 (1)
Lyapunov Stability Theorem 5 (1)
Pendulum Example 6 (6)
LaSalle's Invariance Theor

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