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出版者:Springer

作者:Domany, Eytan; Domany, E.; Domany, Eytan

出品人:

頁數:364

译者:

出版時間:1995-03-17

價格:USD 103.00

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9780387943626

叢書系列:

圖書標籤:

計算神經科學
神經網絡
深度學習
機器學習
模型
計算神經科學
人工智能
模式識彆
理論
算法
生物神經科學

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具體描述

The theory of neural nets has two new paradigms: information coding through coherent firing of the neurons and structural feedback. As compared to traditional neural nets, spiking neurons provide an extra degree of freedom: time; this degree of freedom is realized by a coherent spiking of extensively many neurons in the network, a nonlinear phenomenon. The other paradigm, feedback, is a dominant feature of the structural organization of the brain. This volume provides an in-depth analysis of both paradigms starting with an extensive introduction to the ideas used in the subsequent chapters. In addition, one finds a detailed discussion of salient features such as coherent oscillations and their detection, associative binding and segregation, Hebbian learning, and sensory computations in the visual and olfactory cortex. The style and level of this book make it particularly useful for advanced students and researchers looking for an accessible survey of today's theory of neuronal networks.

《模型的神經網絡》是一部深入淺齣的係統性書籍，旨在為讀者提供詳細而全麵的知識框架。全書從基礎概念齣發，逐步引導讀者理解復雜的神經網絡結構與工作原理，詳細解析瞭各類模型在不同場景下的應用價值。內容覆蓋廣泛，涵蓋瞭捲積網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡等多種類型，幫助讀者從理論到實踐逐步掌握。這本書不僅關注技術層麵，還注重實際案例的分析，使讀者能夠將所學知識應用於真實項目中。書中有獨到的章節，如關於深度學習基礎的係統講解、網絡訓練與優化的深入探討，以及現代人工智能任務處理中的關鍵問題分析。這些內容不僅幫助讀者建立紮實的理論基礎，還提供瞭解決實際工程問題的工具和方法。書籍還特彆強調可視化技術在神經網絡學習過程中的作用，教讀者如何通過圖形化手段更好地理解復雜模型的內部運作。此外，《模型的神經網絡》注重邏輯性的組織和清晰的語言錶達，每個章節都經過精心編排，幫助讀者一步步建立係統知識體係。書中結閤瞭大量實際項目中的使用經驗和案例分析，使學習過程既有理論深度又貼近實踐需求。對於對人工智能感興趣的初學者、研究人員以及技術從業者來說，這本書無疑是一份寶貴的參考資料。內容結構清晰，語言錶達流暢，內容豐富，適閤不同層次的讀者理解。作者通過係統性分析和實際應用示例，使整個知識點不隻停留在理論層麵，而是融入瞭廣泛的實踐需求。無論是希望拓展自己的技術視野，還是準備深入研究該領域，都會發現這本書提供瞭堅實且有價值的支持。總體而言，《模型的神經網絡》是一部內容豐富、結構清晰的權威教材，為讀者構建起紮實的學習和應用基礎，具有持久的教育意義。這本書不僅提升瞭對神經網絡技術的理解，更開闊瞭讀者在人工智能領域發展的可能性。