《神經網絡及其在化學中的應用》是作為課本而編寫的,因此,我們首先介紹神經網絡的概念。最終將使你懂得采用商品化神經網絡包,或是采用自編的程序去解決你的問題。《神經網絡及其在化學中的應用》的第一篇介紹神經元、傳遞函數和“偏置”等的概念,與傳統的綫性學習機做瞭比較,然後,描述神經元與層的連接以及神經元層之間的連接等。第二篇討論瞭單元層神經元網絡。先闡述Hopfield網絡和ABAM(自適應雙嚮聯想記憶),然後,更詳細地闡述Kohonen網絡。Kohonen學習是神經網絡提供的一種最重要的無監督(或是自組織)學習方式,由進行訓練流程的樣本標誌所生成的最有價值的結果。在第三篇中,討論瞭多層網絡以及在這些網絡中的學習,介紹瞭目標的對傳和誤差反嚮傳播的學習方案。對傳網絡由兩層構成:上麵層執行Kohonen學習,輸齣層執行對目標加權的修正,這些目標從網絡的反嚮部分一端(即從輸齣端)輸入到網絡中。誤差反嚮傳播是應用最廣泛的神經網絡學習方法。現在,全部應用的90%是用誤差反嚮傳播學習來進行的至少在化學界情況是這樣。因此,這一方法將作更詳細地討論。
發表於2024-11-27
神經網絡及其在化學中的應用 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
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