本书共11章，第1章介绍人工神经网络的定义、发展、生理学机理、神经元模型、拓扑结构、学习算法等；第2章介绍感知机的基本原理、学习算法及应用；第3章介绍多层前馈神经网络的基本原理、学习算法及应用；第4章介绍不同正则化理论、相应神经网络及应用；第5章介绍不同极限学习机模型、支持向量机及应用；第6章介绍形态神经网络的模型结构、学习算法、鲁棒性分析及应用；第7章介绍自组织映射和核自组织映射的基本原理及应用；第8章介绍典型卷积神经网络的模型结构和基本原理，阐述卷积神经网络的变体及应用；第9章介绍基本的生成对抗网络、自注意生成对抗网络、进化生成对抗网络、迁移学习和对抗领域自适应等网络模型，阐述生成对抗网络的学习算法、训练技巧及应用；第10章介绍长短时记忆网络和递归神经网络的模型、学习算法及应用：第11章介绍模糊神经网络，包括模糊集合和模糊逻辑的基本概念和运算，模糊神经网络的模型结构、性能分析、学习算法及应用。并列题名：Artificial neural network eng