神经网络入门经典书籍,神经网络入门书籍推荐

学习神经网络和语言无关，通过对某个事物大量的基础进行数据分析、特征提取并符号化或者信息化，从而达到可以对事物进行正确识别的过程，可能涉及到众多数学推演或者算法。

java本身处理上述问题的能力有限典型的教学案例是java+matlab混合编程实现阿拉伯数字的识别。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

见附件，一个基本的用java编写的BP网络代码文案狗。

BP（BackPropagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。

如何用70行Java代码实现神经网络算法import .Random;public class BpDeep{public double[][] layer;//神经网络各层节点public double[][] layerErr;//神经网络各节点误差publ

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