Statistical Mechanics of Learning

图书简介

Artificial neural networks provide a simple framework for describing learning from examples. This coherent account of important concepts and techniques of statistical mechanics and their application to learning theory comes with background material in mathematics and physics, plus many examples and exercises, making it ideal for courses, self-teaching, or reference.

1. Getting started; 2. Perceptron learning - basics; 3. A choice of learning rules; 4. Augmented statistical mechanics formulation; 5. Noisy teachers; 6. The storage problem; 7. Discontinuous learning; 8. Unsupervised learning; 9. On-line learning; 10. Making contact with statistics; 11. A bird’s eye view: multifractals; 12. Multilayer networks; 13. On-line learning in multilayer networks; 14. What else?; Appendix A. Basic mathematics; Appendix B. The Gardner analysis; Appendix C. Convergence of the perceptron rule; Appendix D. Stability of the replica symmetric saddle point; Appendix E. 1-step replica symmetry breaking; Appendix F. The cavity approach; Appendix G. The VC-theorem.

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Statistical Mechanics of Learning 计算机应用

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