神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在化學(xué)中的應(yīng)用

定　價(jià)：￥25.00

作　者：	（斯洛文）Jure Zupan，（德）Johann Gasteiger著；潘忠孝，陳玲然譯
出版社：	中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	人工神經(jīng)

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ISBN：	9787312011078	出版時(shí)間：	2000-05-01	包裝：	膠版紙
開本：	26cm	頁數(shù)：	204	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是作為課本而編寫的，因此，我們首先介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念。最終將使你懂得采用商品化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包，或是采用自編的程序去解決你的問題。本書的第一篇介紹神經(jīng)元、傳遞函數(shù)和“偏置”等的概念，與傳統(tǒng)的線性學(xué)習(xí)機(jī)做了比較，然后，描述神經(jīng)元與層的連接以及神經(jīng)元層之間的連接等。第二篇討論了單元層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。先闡述Hopfield網(wǎng)絡(luò)和ABAM（自適應(yīng)雙向聯(lián)想記憶），然后，更詳細(xì)地闡述Kohonen網(wǎng)絡(luò)。Kohonen學(xué)習(xí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供的一種最重要的無監(jiān)督（或是自組織）學(xué)習(xí)方式，由進(jìn)行訓(xùn)練流程的樣本標(biāo)志所生成的最有價(jià)值的結(jié)果。在第三篇中，討論了多層網(wǎng)絡(luò)以及在這些網(wǎng)絡(luò)中的學(xué)習(xí)，介紹了目標(biāo)的對傳和誤差反向傳播的學(xué)習(xí)方案。對傳網(wǎng)絡(luò)由兩層構(gòu)成：上面層執(zhí)行Kohonen學(xué)習(xí)，輸出層執(zhí)行對目標(biāo)加權(quán)的修正，這些目標(biāo)從網(wǎng)絡(luò)的反向部分一端（即從輸出端）輸入到網(wǎng)絡(luò)中。誤差反向傳播是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法。現(xiàn)在，全部應(yīng)用的90%是用誤差反向傳播學(xué)習(xí)來進(jìn)行的至少在化學(xué)界情況是這樣。因此，這一方法將作更詳細(xì)地討論。

作者簡介

暫缺《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在化學(xué)中的應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

第一篇　基本概念
　第一章　說明
　第二章　神經(jīng)元
　第三章　聯(lián)接神經(jīng)元成網(wǎng)絡(luò)
第二篇　單層網(wǎng)絡(luò)
　第四章　Hopfield網(wǎng)絡(luò)
　第五章　自適應(yīng)雙向聯(lián)想記憶（ABAM）
　第六章　Kohonen網(wǎng)絡(luò)
第三篇　多層網(wǎng)絡(luò)
　第七章　對傳網(wǎng)絡(luò)
　第八章　誤差反向傳播算法
第四篇　應(yīng)用
　第九章　化學(xué)應(yīng)用的總體評論
　第十章　橄欖油多組分分析數(shù)據(jù)的聚類
　第十一章　化學(xué)鍵的反應(yīng)性
　第十二章　酒分析的HPLC優(yōu)化
　第十三章　定量構(gòu)效關(guān)系
　第十四章　親電芳香族取代反應(yīng)
　第十五章　涂料制法的模型化和最優(yōu)化
　第十六章　故障檢測和過程控制
　第十七章　蛋白質(zhì)的二級(jí)結(jié)構(gòu)
　第十八章　紅外譜－結(jié)構(gòu)相關(guān)
　第十九章　分子靜電勢的非線性投影
　第二十章　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)化學(xué)應(yīng)用展望