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Covers: artificial neurons as models of their real counterparts; the geometry of network action in pattern space; gradient descent methods, including back-propagation; associative memory and Hopfield nets; and self-organization and feature maps.
内容包括：人工神经元作为其真实对应物的模型；模式空间中网络行动的几何学；梯度下降方法，包括反向传播；联想记忆和霍普菲尔德网；以及自组织和特征图。
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