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。

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本书是一本神经网络实践进阶指南，适合对AI和深度学习感兴趣并且想进一步提高技能的读者阅读。本书从机器学习基础、深度学习应用和高级机器学习这三个方面入手，结合算法理论、代码实现和应用场景，介绍了机器学习的新动向和新技术。本书分为三部分：第1部分网络神经入门，主要介绍了人工智能历史、机器学习概述和神经网络基础；第二部分，深度学习应用，主要是基于卷积神经网络图像处理、文本挖掘、循环神经网络、利用迁移学习重用神经网络；第三部分，高级应用领域，主要介绍对生成对抗网络、自动编码器、损失函数、深度信度网络、强化学习基本定义等。

本书是一本神经网络实践进阶指南，适合对AI和深度学习感兴趣并且想进一步提高技能的读者阅读。本书从机器学习基础、深度学习应用和高级机器学习这三个方面入手，结合算法理论、代码实现和应用场景，介绍了机器学习的新动向和新技术。本书分为三部分：第1部分网络神经入门，主要介绍了人工智能历史、机器学习概述和神经网络基础；第二部分，深度学习应用，主要是基于卷积神经网络图像处理、文本挖掘、循环神经网络、利用迁移学习重用神经网络；第三部分，高级应用领域，主要介绍对生成对抗网络、自动编码器、损失函数、深度信度网络、强化学习基本定义等。

模糊与神经网络是两种常用的智能信息处理技术，它们都能模拟人的智能行为，解决不确定、非线性、复杂的控制与分类问题，具有非常广阔的应用前景。本书以fuzzyTECH和MATLAB软件平台对模糊与神经网络技术进行了综合讲解并介绍了它们的应用，以使读者更全面地了解模糊与神经网络领域的最新研究成果。

模糊与神经网络是两种常用的智能信息处理技术，它们都能模拟人的智能行为，解决不确定、非线性、复杂的控制与分类问题，具有非常广阔的应用前景。本书以fuzzyTECH和MATLAB软件平台对模糊与神经网络技术进行了综合讲解并介绍了它们的应用，以使读者更全面地了解模糊与神经网络领域的最新研究成果。

《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。

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。