Nerual Network Design (2nd Edition) Content Ch 2 Neuron Model and Network Architectures Ch 3 An Illustrative Example Ch 4 Perceptron Learning Rule Ch 5 Signal and Weight Vector Spaces Ch 6 Linear Transformations for Neural Networks Ch 7 Supervised Hebbian Learning Ch 8 Performance Surfaces and Optimum Points Ch 9 Performance Optimization Ch 10 Widrow-Hoff Learning Ch 11 Backpropagation Ch 12 Variations on Backpropagation Ch 13 Generalization Ch 14 Dynamic Networks Ch 15 Associative Learning Ch 16 Competitive Networks Ch 17 Radial Basis Networks Ch 18 Grossberg Network Ch 19 Adaptive Resonance Theory Ch 20 Stability Ch 21 Hopfield Network Ch 22 Practical Training Issues Ch 23 Case Study 1:Function Approximation Ch 24 Case Study 2:Probability Estimation Ch 25 Case Study 3:Pattern Recognition Ch 26 Case Study 4: Clustering Ch 27 Case Study 5: Prediction

为进一步提高卷积神经网络的训练速度，减少训练成本，建立了量子门组卷积神经网络模型（Quantum Gate Convolutional Neural Network，QGCNN）。为了构建QGCNN网络结构，依据传统CNN结构的特点，给出卷积算术线路（Convolutional Arithmetic Circuit，ConvAC）的定义。用张量分解来说明ConvAC的权值系数之间的关系，为构建QGCNN提供理论依据。将QGCNN分为输入表示层、隐藏层和输出层，在此基础上实现对数据进行量子编码，利用量子门组完成数据初始化，网络参数更新等操作。将QGCNN应用到数字手写体识别中，实验结果表明，该方法在手写体识别的准确率和收敛速度上有不错的效果。

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第1步 ——确定预测的目的 预测北京公交——2005年的客运量，这里的客运量只包括北京公交总公司承担的客运量，不包括地铁的客运量

[MATLAB R2016a神经网络设计应用27例][顾艳春][程序源代码]

[神经网络设计].(美国)Hagan.清晰中文版

《神经网络设计》主要讲述神经网络的基本概念，介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章，内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow—Hoff学习算法、反向传播算法及其变形、联想学习、竞争网络、Grossberg网络、自适应谐振理论和Hopfield网络。书中注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。同时《神经网络设计》包含大量例题、习题，并配有基于MATLAB软件包的“神经网络设计演示”程序。《神经网络设计》可以作为大学高年级本科生或一年级研究生的神经网络课程教材，也可供从事相关研究工作的科技人员参考。

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《MATLAB神经网络应用设计》一书，利用目前国际上流行的MATLAB环境，结合神经网络工具箱，在介绍人工神经网络中的各种典型网络以及训练过程的基础上，利用MATLAB工具箱进行神经网络的设计与应用。该书给出了各种神经网络在不同应用时的网络性能分析与直观的图形结果，使读者更加透彻地了解各种神经网络的性能及其优缺点，从而达到正确、合理和充分应用神经网络的目的。该书可作为计算机、电子学、信息科学、通信、控制等专业的本科生、研究生教材，也可作为其他专业科技人员学习神经网络或MATLAB及其神经网络工具箱的参考用书。

关于BP_神经网络的案例代码，基于Matlab。