📚 Widrow-Hoff技术资料

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Widrow-Hoff算法，又称LMS（最小均方）算法，是自适应信号处理与机器学习领域的重要基石。它通过迭代调整权重来最小化预测误差的平方和，广泛应用于噪声消除、系统识别及预测控制等场景。掌握Widrow-Hoff原理不仅能够帮助工程师优化现有系统性能，还能激发创新思维，在智能硬件设计中开辟新路径。本页面汇集了8份精选资源，涵盖理论解析与实践案例，助力您深入理解并灵活运用这一经典算法。

🔥 Widrow-Hoff热门资料

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本书包含四个组成部分：导论，监督学习，无监督学习，神经网络动力学模型。导论部 分介绍神经元模型、神经网络结构和机器学习的基本概念和理论。监督学习讨论感知机学习 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，RBF网络，正则 化网络，支持向量机以及委员会机器。无监督...

📅 👤 fliang
神经网络

本书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Hopfie...

📅 👤 默默
神经网络

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神经网络教程—— Performance Surfaces &#1048711
Performance 1048711 Optimization

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