C++实现的神经网络与模糊逻辑应用
Neural Networks 在文献中拥有大量的模型，许多时候这些模型的处理方式是数学复杂的。本书通过 C++ 提供了说明性的示例，读者可以基于这些示例进行进一步的实验。实验是学习神经网络的关键，通过实验，读者能够更好地理解其内部机制。神经网络最终是一个有趣且值得探索的主题。本书的描述语言是 C++，但您不会在书中找到大量的类库。除了 反向传播模拟器外，书中提供了简单的示例程序，用于展示各种不同的神经网络架构和范式。由于反向传播广泛应用且易于控制，书中还提供了一个能处理大型输入数据集的模拟器。您将在书中的一个章节中使用该模拟器解决金融预测问题。本书中的代码为您提供了广阔的实验和扩展空间。
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