《人工神经网络导论》依照简明易懂、便于软件实现、鼓励探索的原则介绍人工神经网络。内容包括：智能系统描述模型，人工神经网络方法的特点；基本人工神经元模型，人工神经网络的基本拓扑特性，存储性能及学习；感知器与线性不可分问题，Ifcc学习律，Efmub规则；CQ算法及其原理分析，算法改进讨论；对传网的结构及其运行，对传网的初始化与训练算法；统计网络的训练与收敛性分析；Ipgjqfme 网络及稳定性，Boltzmann 机；双联存储网络的结构及训练；BSU 模型的结构分析与实现。 《人工神经网络导论》适合于研究生和本科高年级学生使用，也可供有关学生、科技人员参考。

《人工神经网络教程》系统地论述了人工神经网络的主要理论、设计基础及应用实例，旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象，理解和熟悉它的基本原理和主要应用，掌握它有结构和设计应用方法，为深入研究和应用开发打下基础。为了便于读者理解，书中尽量避免烦琐的数学推导，加强了应用举例，并在内容的选择和编排上注意到读者初次接触新概念的易接受性和思维的逻辑性。作为扩充知识，书中还介绍了人工神经系统的基本概念、体系结构、控制特生及信息模式。

清华大学刘知远力作，一书轻松构建GNN知识体系。 前沿：图神经网络（GNN）已风靡深度学习领域 全面：综述流行的GNN框架以及应用场景 新增：在英文版的基础上增补更多内容 力荐：多位AI先锋学者联袂推荐 精美：采用高档纯质纸，全彩印刷，适合珍藏 图神经网络（GNN）是基于深度学习的图数据处理方法，因其卓越的性能而受到广泛关注。本书全面介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。书中首先概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念，接着介绍不同种类的GNN，包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络，以及几个通用框架。此外，本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书，你将对GNN的最新成果和发展方向有较为透彻的认识。

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《神经网络》的主要内容有：神经网络的概念，神经网络的分类与学习方法，前向神经网络模型及其算法，改进的BP网络及其控制、辨识建模，基于遗传算法的神经网络，基于模糊理论的神经网络，RBF网络及其在混沌背景下对微弱信号的测量与控制，反馈网络，Hopfield网络及其在字符识别中的应用，支持向量机及其故障诊断，小波神经网络及其在控制与辨识中的应用。

《21世纪高等院校电气信息类系列教材•人工神经网络原理及仿真实例》以神经网络结构为主线，以学习算法为副线，详细介绍了神经网络结构和算法步骤，目的是使读者易看懂，能动手，会应用。主要内容包括：人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习算法、多层前向网络及BP学习算法、支持向量机及其学习算法、Hopfield神经网络与联想记忆、随机神经网络及模拟退火算法。竞争神经网络和协同神经网络。每章均给出了基于Matlab的仿真实例及练习。

《人工神经网络与模拟进化计算》较系统全面地讨论了人工神经网络与模拟进化计算的理论和工程应用，特别在学习理论和网络结构选择、动态神经网络、贝叶斯方法的应用以及模拟进化计算中的一些理论问题等方面的论述更为系统深入。讲解中力求讲清物理概念，以便读者深入理解一些主要方法的思路。 第2版加强了关于统计学习理论、核方法与支持向量机、自组织网络的灵活应用，盲信号处理等方面的内容;增加了神经网络在生物信息学和金融方面应用的实例，以及最近的一些参考文献，以便反映这一领域的新进展;为了便于掌握主要内容，对章节顺序也做了调整,模拟进化计算部分增加了分布估计算法一章。

《21世纪高等院校电气信息类系列教材•人工神经网络原理及仿真实例》以神经网络结构为主线，以学习算法为副线，详细介绍了神经网络结构和算法步骤，目的是使读者易看懂，能动手，会应用。主要内容包括：人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习算法、多层前向网络及BP学习算法、支持向量机及其学习算法、Hopfield神经网络与联想记忆、随机神经网络及模拟退火算法。竞争神经网络和协同神经网络。每章均给出了基于Matlab的仿真实例及练习。

本书主要讲解了图像和文本在计算机中的表达和计算方法、神经网络的基本原理，并以圈叉棋为例讲解了计算机在图像分类问题上挑战人类的卷积神经网络技术，以单词拼写为例讲解了处理文本和语音的循环神经网络技术。读者只需要具备基础的加减乘除计算能力，就可以不借助计算机而掌握书中的所有技术和原理，并尝试实现书中的所有实例。可以说，这本书的真正目的是实现作者的期望：人人都会人工智能！

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