М.: Финансы и статистика, 2004. – 176 с.
Рассматривается применение нейросетевых технологий при построении информационных и управляющих систем в науке, экономике, финансах и искусстве. Исследуются вопросы разработки нейросетей «под задачу», представления исходной и обработки выходной информации. Предлагаются простые методы обучения в статическом и динамическом режимах. Обсуждаются особенности систем принятия решений, самообучающихся управляющих систем, систем логического вывода, банковского мониторинга, безопасности, защиты информации, политического и социального прогноза, бизнеса развлечений и туризма. Для студентов технических и экономических вузов, аспирантов, инженеров и исследователей в области современных информационных технологий.
1. Основы нейросетевых технологий. 1.1. Модель мозга. 1.2. Устойчивость и помехозащищенность. 1.3. Ввод и «разглядывание» эталонов и образов. 1.4. Пространство признаков. 1.5. Кора. 1.6. Локализация максимального возбуждения на выходном слое. 2. Построение современной нейросетевой технологии. 2.1. Построение примитивной нейросети. 2.2. Возбуждение входного слоя. 2.3. «Схемотехнический» подход к построению нейросети «под задачу». 2.4. Построение нейросети «под задачу». 2.5. Формализация нейросети. 2.6. Модель механизма запоминания. 2.7. Применение типовых нейросетей. 2.8. Энергетика нейросети. 2.9. Рекомендации. 2.10. Нейросетевые технологии и нейрокомпьютеры. 3. Трассировка нейросети. 3.1. Подход: опыт – предпосылки обобщения. 3.2. Алгоритм трассировки нейросети. 3.3. Приведение нейросети после трассировки. 3.4. Трассировка двухслойной нейросети. 4. Стратегии обучения и самообучения. 4.1. Динамизм обучения. 4.2. Не задавайте глупых вопросов. 4.3. Познание нового – основа самообучения. 5. Нейронные сети с обратными связями. 5.1. К вопросу о происхождении человека. 5.2. Как же вводить обратные связи? 6. Нейросетевые самообучающиеся системы управления. 6.1. Самообучение на основе ситуационного управления. 6.2. Нейросетевое воплощение. 7. Логическое программирование нейросети. 7.1. ПРОЛОГ-программа. 7.2. Нейросеть для задачи логического вывода. 8. Нейросети и управление финансами. 8.1. Табличный метод – основа искусственного интеллекта. 8.2. Мониторинг банковской системы. 9. Примеры применения нейросетевых технологий. 9.1. Проектирование игровой системы. 9.2. Служба безопасности. 9.3. Парк фантасмагорий. 9.4. Компьютерный человечек КОМПИ. 9.5. Графический диспетчер движения поездов. 9.6. Печать рукописи. 9.7. Защита информации. 9.8. Сивилла-прорицательница.
Рассматривается применение нейросетевых технологий при построении информационных и управляющих систем в науке, экономике, финансах и искусстве. Исследуются вопросы разработки нейросетей «под задачу», представления исходной и обработки выходной информации. Предлагаются простые методы обучения в статическом и динамическом режимах. Обсуждаются особенности систем принятия решений, самообучающихся управляющих систем, систем логического вывода, банковского мониторинга, безопасности, защиты информации, политического и социального прогноза, бизнеса развлечений и туризма. Для студентов технических и экономических вузов, аспирантов, инженеров и исследователей в области современных информационных технологий.
1. Основы нейросетевых технологий. 1.1. Модель мозга. 1.2. Устойчивость и помехозащищенность. 1.3. Ввод и «разглядывание» эталонов и образов. 1.4. Пространство признаков. 1.5. Кора. 1.6. Локализация максимального возбуждения на выходном слое. 2. Построение современной нейросетевой технологии. 2.1. Построение примитивной нейросети. 2.2. Возбуждение входного слоя. 2.3. «Схемотехнический» подход к построению нейросети «под задачу». 2.4. Построение нейросети «под задачу». 2.5. Формализация нейросети. 2.6. Модель механизма запоминания. 2.7. Применение типовых нейросетей. 2.8. Энергетика нейросети. 2.9. Рекомендации. 2.10. Нейросетевые технологии и нейрокомпьютеры. 3. Трассировка нейросети. 3.1. Подход: опыт – предпосылки обобщения. 3.2. Алгоритм трассировки нейросети. 3.3. Приведение нейросети после трассировки. 3.4. Трассировка двухслойной нейросети. 4. Стратегии обучения и самообучения. 4.1. Динамизм обучения. 4.2. Не задавайте глупых вопросов. 4.3. Познание нового – основа самообучения. 5. Нейронные сети с обратными связями. 5.1. К вопросу о происхождении человека. 5.2. Как же вводить обратные связи? 6. Нейросетевые самообучающиеся системы управления. 6.1. Самообучение на основе ситуационного управления. 6.2. Нейросетевое воплощение. 7. Логическое программирование нейросети. 7.1. ПРОЛОГ-программа. 7.2. Нейросеть для задачи логического вывода. 8. Нейросети и управление финансами. 8.1. Табличный метод – основа искусственного интеллекта. 8.2. Мониторинг банковской системы. 9. Примеры применения нейросетевых технологий. 9.1. Проектирование игровой системы. 9.2. Служба безопасности. 9.3. Парк фантасмагорий. 9.4. Компьютерный человечек КОМПИ. 9.5. Графический диспетчер движения поездов. 9.6. Печать рукописи. 9.7. Защита информации. 9.8. Сивилла-прорицательница.