神经计算机

书籍目录

第1章　引论　1.1　计算机的发展　1.2　新概念计算机　1.3　什么是模式　1.4　自组织一模式形成　1.5　认识与模拟　1.6　联想存贮器　1.7　大脑结构与功能　1.8　如何着手第2章　协同学概念　2.1　典型现象　2.2　系统演化的因素　2.3　演化方程的解　2.4　时空模式的形成　2.5　福克——普朗克方程　2.6　序参量的作用第3章　模式识别模型　3.1　引言　　3.2　原形模式矢量和试验模式矢量　3.3　构建动力学　3.4　势函数V（ξk）的重要性质  3.5　识别示例　3.6　神经网络第4章　模式识别的不变性　4.1　不变性问题　4.2　傅晨叶变换和对数映像法　4.3　数值计算　　4.4　不变性的另一方法　　4.5　模式的一般变换　4.6　复合模式识别示例第5章　学习算法及相关过程　5.1　学习算法的探索　5.2　突触强度　5.3　信息和信息增益　5.4　再论神经计算机的基本结构原理　5.5　通过信息增益的学习　5.6　梯度动力学的学习算法　5.7　学习过程的相关活动　5.8　学习模式　5.9　学习和序参量第6章　模式识别能力　6.1　引言　6.2　两可模式的识别　6.3　滤光照片的识别　6.4　逻辑运算　6.5　立体视觉模型第7章　运动模式的识别第8章　回顾与展望附录A　卡尔胡宁——勒夫展开附录B　哈肯—弗里德里希—乌尔方法主要参考文献

作者简介

协同学创始H.哈肯教授，自1991年正式提出协同计算机以来，经历多年的不断完善和发展，建立了理论完善、设计方案完备、识别能力一流的神经计算机体系，独树一帜。本书以此为主线，全面系统地介绍了它的概念、原理、算法和识别能力。　　本书由郭治安教授编写第1章；高伟光编写第2章和第3章；邱明辉编写第4章和第5章；石爱民编写第6篇和第8章；牟俊云编写第7章和附录。　　本书图文并茂，深入浅出，是系统阐述神经计算机概念、原理、算法、能力的国内第一部力作。它适合计算机科学、脑科学、神经科学、心理学、物理学、数学以及人工智能等多学科的大学生、研究生、教师及研究人员阅读。

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