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Statistical mechanics of neural networks
本書涵蓋了用于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的必要統(tǒng)計力學(xué)知識, 包括復(fù)本方法、空腔方法、平均場近似、變分法、隨機能量模型、Nishimori條件、動力學(xué)平均場理論、對稱性破缺、隨機矩陣理論等, 同時詳細描述了監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)、感知器網(wǎng)絡(luò)、隨機循環(huán)網(wǎng)絡(luò)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其功能的物理模型以及解析理論, 通過簡潔的模型展示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的數(shù)學(xué)美和物理深度, 介紹了相關(guān)歷史并展望了未來研究的重要課題。
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