Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ — Искусственные нейронные сети - одна из наиболее динамично развивающихся и реально используемых на практике ветвей теории искусственного интеллекта. В книге выдающегося европейского специалиста популярно и увлекательно освещаются возможности, структура и особенности работы этих сетей. С помощью описываемых в книге компьютерных программ читатель сможет самостоятельно построить несложные нейронные сети, обучить их и провести захватывающие эксперименты. Автор излагает материал без единой формулы; он ведет диалог с читателем и постепенно подводит его к пониманию механизмов функционирования человеческого мозга и к осознанию перспектив их использования для управления современными техническими и экономическими системами. Книга предназначена для широкого круга читателей, в первую очередь для молодых специалистов, желающих понять сущность и безграничные перспективы искусственных нейронных сетей.
Название: Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ Автор: Тадеусевич Р., Боровик Б., Гончаж Т., Леппер Б. Издательство: Горячая линия - Телеком Год: 2011 Страниц: 410 Формат: DJVU Размер: 47,65 Мб Качество: Отличное
Содержание:
Предисловие к русскому изданию Глава 1. Введение в естественные и искусственные нейронные сети Глава 2. Структура нейронной сети Глава 3. Обучение нейронной сети Глава 4. Функционирование простейшей нейронной сети Глава 5. Обучение простых линейных однослойных нейронных сетей Глава 6. Нелинейные нейронные сети Глава 7. Обратное распространение Глава 8. Формы обучения нейронных сетей Глава 9. Нейронные сети с самообучением Глава 10. Сети с самоорганизацией Глава 11. Рекуррентные сети Заключение Приложение 1. Математическая модель нейрона Приложение 2. Линейные и нелинейные нейроны Приложение 3. Математические функции, часто используемые в нелинейных нейронах Приложение 4. Какова роль «учителя» при обучении нейронной сети? Приложение 5. Элементы технологии самообучения сети Приложение 6. Технология обучения, применяемая в нейронных сетях Приложение 7. Ускорение процесса обучения Приложение 8. Обучение многослойных сетей методом обратного распространения ошибки Приложение 9. Обучение сети как минимизация функции погрешности Библиография
Все материалы размещенные на сайте //gigabyt.at.ua/ пренадлежат их владельцам и предоставляются исключительно в ознакомительных целях. Администрация ответственности за содержание материала не несет и убытки не возмещает. По истечении 24 часов материал должен быть удален с вашего компьютера. Незаконная реализация карается законами РФ и Украины: "Об авторском и смежном праве". При копировании материала, ссылка на сайт обязательна!
