Neural Networks Desing – Martin T. Hagan – 2nd Edition

Este libro proporciona una cobertura clara y detallada de las arquitecturas de redes neuronales fundamentales y sus reglas de aprendizaje. En él, los autores hacen hincapié en una presentación coherente de las principales redes neuronales, métodos para la formación de ellas y sus aplicaciones a los problemas prácticos.

* Cuenta con una amplia cobertura de los métodos de entrenamiento, tanto para las redes de energía delantera $incluyendo múltiples capas y redes de base radial$ y redes recurrentes.
* Además del gradiente conjugado y el algoritmo de propagación hacia atrás de Levenberg-Marquardt, el texto también cubre la regularización bayesiana y la detención temprana, lo que asegura la capacidad generalizada de las redes entrenadas.
* Las redes asociativas y competitivas, que incluyen mapas de características y aprendizaje de cuantificación vectorial, se explican mediante simples bloques de construcción.
* Contiene un capítulo de consejos de entrenamiento práctico para la función de aproximación, reconocimiento de patrones, agrupación y predicción, junto con cinco capítulos que presentan estudios de casos detallados.