本书内容属于控制理论与神经科学的交叉研究方向，以脑疾病中的帕金森病为背景。第1章为绪论，介绍了帕金森病的电生理特性、用于治疗帕金森病的DBS技术及PID闭环调制策略等。第2～3章介绍了用于建模正常状态和帕金森病状态下的脉冲神经元数学模型，包括单个神经元模型，如经典的Izhikevich模型，Morris-Lecar模型、双间室模型和振荡子网络模型及神经网络模型；还包括建模基底核的Rubin-Terman模型和小世界网络模型等。第4～6章介绍了基于相重置和动态规划的帕金森病最优控制；还介绍了基于模型的机器学习算法在脑疾病最优神经调控策略中的应用，主要包括动态规划法、Q学习算法和Actor-Critic法等几种典型的强化学习算法。

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。

本书是一本易学易懂的神经网络教材，主要讨论网络结构、学习规则、训练技巧和工程应用，紧紧围绕“设计”这一视角组织材料和展开讲解，强调基本原理和训练方法，概念清晰，数学论述严谨，包含丰富的实例和练习，并配有课件和MATLAB演示程序。本书要求读者具备线性代数、概率论和微分方程的基础知识，可作为高年级本科生或一年级研究生的神经网络导论课程教材，也可供有兴趣的读者自学或参考。

本书是神经网络课程的入门教材，用通俗易懂的语言讲解神经网络的相关知识。本书共6章，第1章对神经网络领域进行概述，包括其历史和应用；第2章深入探讨神经元的数学模型，包括其输入、权值、偏置和激活函数；第3章介绍感知机的概念，讨论感知机的结构，并解释如何用它来解决简单的分类问题；第4章介绍多层感知机的概念，讲述如何使用前馈传播和反向传播，同时详细介绍了反向传播中用到的链式法则；第5章涵盖训练神经网络时使用的各种参数和算子；第6章介绍神经网络的分布式学习、压缩和解释，其中分布式学习涵盖使用多台计算机或设备在大型数据集上训练神经网络的内容。

比墨菲定律更深刻、更能影响你的人生！国内首部全方位解读帕金森定律的作品。看透集体无能、推诿、嫉妒、拖延……背后的心理现象！让你在群体生存中更能洞悉世事背后的规律。一本让领导对你另眼相看的实用生存手册！

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本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。

本书首先从简单的思路着手，详细介绍了理解神经网络如何工作所必须的基础知识。第一部分介绍基本的思路，包括神经网络底层的数学知识，第2部分是实践，介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法，从而逐渐使用该语言构建神经网络，以能够识别人类手写的字母，特别是让其像专家所开发的网络那样地工作。第3部分是扩展，介绍如何将神经网络的性能提升到工业应用的层级，甚至让其在RaspberryPi上工作。

Matlab语言是Mathworks公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空间。它附带有30多个工具箱，神经网络工具箱就是其中之一。 本书是在Matlab 6.5的神经网络工具箱v4.0.2基础上编写的，在M-book数据图形文字环境下以图文并茂的形式循序渐进的介绍了Matlab神经网络工具箱的原理和应用。全书共分11章，首先就各类型神经网络的结构模型、设计、训练等加以描述，并辅以大量的应用实例演示，然后介绍了神经网络图形用户界面，以及如何在Simulink环境下景象网络设计，最后提供了自定义神经网络的方法。 本书内容广泛，实例丰富，可作为高等学校计算机、电子工程、控制工程、应用力学、信息科学、数学、机械工程等专业师生的参考资料，也可作为从事这些领域工作的广大科技人员的...(展开全部)