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
Уважаемый Гость! Если ссылка на материал битая, просим вас сообщить нам кликнув по ссылке ниже, и написав жалобу, что сссылка битая!Жаловаться на материал
Все файлы и ссылки на файлы, выложенные на сайте, были найдены в сети интернет как свободно распространяемые и предоставлены лишь для ознакомления с ними, последующим удалением с вашего компьютера и покупкой (при необходимости) у авторов продукции. Если вы являетесь правообладателем какого либо контента и не желаете его свободного распространения, сообщите нам и нарушение будет устранено. Обратная связь
Привет: Гость
Всего: 247 
Новых за месяц: 0 
Администраторов: 1 
Модераторов: 1
Журналисты: 35
Проверенных: 1 
Обычных юзеров: 205 
Девушек: 38 
