《神经计算科学:在细胞的水平上模拟脑功能(人工智能之路)》讲述神经计算科学的发展历史和神经计算科学的元素以及拓扑和组织,解析十大经典人工神经系统:MP模型、感知器、自适应线性神经元网络、误差往回传播网络、小脑算术计算模型等。讲述了神经计算实例。 阮晓钢,男,1958年4月出生,1982年8月获哈尔滨船舶工程学院自动控制专业工学学士学位,1989年6月获浙江大学控制科学与工程学科工学硕士学位,1992年6月年获浙江大学控制科学与工程学科工学博士学位;1992年7月-1994年6月在南京航空航天大学航空与宇航博士后流动站从事博士后科研工作,出站时晋升为副教授;1994年7月至今效力于北京工业大学,现任教授及博士生导师。 第1章概述1.1什么是神经计算1.2为什么研究神经计算1.3神经计算的特性1.4神经计算科学的发展历程1.5阅读指南第2章神经计算的生理学基础引言2.1生物神经系统概貌2.2生物神经元2.3神经冲动2.4细胞膜传导2.5突触与突触传导2.6生物神经网络2.7学习和记忆的神经机制章结第3章神经计算的元素-人工神经元引言3.1神经细胞模型3.2人工神经元的定义3.3人工神经元解析3.4人工神经元的归纳章结第4章神经计算的拓扑-人工神经网络引言4.1神经网络与图论4.2神经系统的概念模型4.3神经计算模型的复杂性4.4神经计算模型的并行度章结第5章神经计算的组织-人工神经系统的学习机制引言5.1脑与自组织5.2住处系统与广义自组织5.3熵与信息和自组织5.4神经计算与信息熵和自组织5.5神经计算与学习机制章结第6章Hebb学习引言6.1Hebb突触与Hebb猜想6.2形式化的Hebb猜想:Hebb学习律6.3Hebb学习律的发展6.4反Hebb学习6.5Pavlov实验与Hebb突触修饰6.6Hebb学习与竞争学习模型……第7章McCulloch-Pitts模型-第一个人工神经系统第8章感知器第9章自适应线性神经元网络第10章误差往回传播网络第11章小脑算术计算模型-CMAC神经网络第12章径向基函数网络第13章Hopfield网络第14章Boltzmann机第15章自组织特征图第16章自适应谐振理论与ART系统结束语神经计算到底能做什么?参考文献附录索引
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