Основы теории нейронных сетей — Одним из популярных направлений Artificial Intelligence является теория нейронных сетей (neuron nets). Данный курс является систематизированным вводным курсом в это направление. Нашей целью является познакомить слушателей с основными нейроно-сетевыми парадигмами, показать область применения этого направления. Людей всегда интересовало их собственное мышление. Это самовопрошение, думанье мозга о себе самом является, возможно, отличительной чертой человека. Нейробиологи и нейроанатомы достигли в этой области значительного прогресса. Усердно изучая структуру и функции нервной системы человека, они многое поняли в «электропроводке» мозга, но мало узнали о его функционировании. В процессе накопления ими знаний выяснилось, что мозг имеет ошеломляющую сложность. Сотни миллиардов нейронов, каждый из которых соединен с сотнями или тысячами других, образуют систему, далеко превосходящую наши самые смелые мечты о суперкомпьютерах. На сегодняшний день существуют две взаимно обогащающие друг друга цели нейронного моделирования: первая – понять функционирование нервной системы человека на уровне физиологии и психологии и вторая – создать вычислительные системы (искусственные нейронные сети), выполняющие функции, сходные с функциями мозга. Именно эта последняя цель и находится в центре внимания данного курса. В лекциях курса рассматриваются такие классические нейроно-сетевые парадигмы как персептроны, сети Хопфилда и Хэмминга, сети встречного распространения, двунаправленная ассоциативная память, теория адаптивного резонанса, когнитроны и неокогнитроны. Для каждой рассматриваемой сети дается описание ее архитектуры, алгоритмов обучения, анализируются проблемы емкости и устойчивости сети. Цель курса: Познакомить слушателей с одним из ведущих направлений Artificial Intelligence.
Название: Основы теории нейронных сетей Автор: Яхъяева Г. Э. Издательство: НОУ "Интуит" Год: 2016 Страниц: 200 Формат: PDF Размер: 18,49 Мб ISBN: 978-5-94774-818-5 Качество: Отличное
Содержание:
Основы искусственных нейронных сетей Персептроны. Представимость и разделимость Персептроны. Обучение персептрона Процедура обратного распространения (описание алгоритма) Процедура обратного распространения (анализ алгоритма) Сети встречного распространения Стохастические методы обучения нейронных сетей Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга Обобщения и применения модели Хопфилда Двунаправленная ассоциативная память Адаптивная резонансная теория. Архитектура Теория адаптивного резонанса. Реализация Когнитрон Неокогнитрон Алгоритмы обучения
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!
