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Neural networks are a computing paradigm that is finding increasing attention among computer scientists. In this book, theoretical laws and models previously scattered in the literature are brought together into a general theory of artificial neural nets. Always with a view to biology and starting with the simplest nets, it is shown how the properties of models change when more general computing elements and net topologies are introduced. Each chapter contains examples, numerous illustrations, and a bibliography.
神经网络是计算机科学家越来越关注的一种计算范式。在这本书中，以前分散在文献中的理论定律和模型被合并成人工神经网络的一般理论。总是从生物学的角度出发，从最简单的网络开始，它展示了当引入更一般的计算元素和网络拓扑时，模型的属性是如何变化的。每章都包含示例、大量插图和参考书目。
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