Нейронные сети

Монография, Москва, Издательство "Креативная экономика", 2012, 144с. В монографии рассмотрены концептуальные подходы к изучению важнейших особенностей и характеристик конфликтов в отношениях между государствами, образования «тупиков» в переговорном процессе и поиска путей выхода из них, вопросы транспарентности и использования мер доверия, а также построения специальных ситуационных моделей отношений между государствами с использованием современн...

Статтю опубліковано: Вісник НТУУ "КПІ". Серія — Радіотехніка. Радіоапаратобудування, 2012. — №48 — C. 213 — 221. В роботі розглянуто в оглядовому плані парадигми та правила навчання нейронних мереж та проаналізовано взаємозв’язки між ними. Проведено аналіз основних задачі, які вирішують за допомогою нейронних мереж. Визначено основні проблеми застосування нейронних мереж в задачах реалізації матеріальних об’єктів та вказано на необхідність подаль...

Статтю опубліковано: Вісник НТУУ "КПІ". Серія — Радіотехніка. Радіоапаратобудування, 2011. — №47 — С. 176 — 189. В роботі наведено основні історичні етапи розвитку штучних нейронних ме-реж. Розглянуто математичну модель штучного нейрону та основні складові елементи нейронних мереж. Охарактеризовано типові функції активації з визначенням їх переваг та недоліків. Представлено один з можливих варіантів розв'язання задачі класифікації нейронних мереж...

Обучение нейронной сети, Методы ускорения обучения нейронной сети, Области применения нейронных сетей, Алгоритм обратного распространения ошибки, Аппроксимация функции.

РГР по предмету "Интеллектуальные системы управления" (Вариант 12) УГАТУ, специальность АТП преподаватель: Новопольцев М. Ю. В архиве имеется файл N 3.DOC с подробным описанием алгоритма обучения без учителя на С++ (С. Короткий)

М.: Горячая линия - Телеком, 2008. - 152 с. ISBN 978-5-9912-0044-8. В книге представлена история развития и перспективы развития аппаратных реализаций нейрокомпьютеров в России и зарубежных странах. Приведен обзор современных разработок, в том числе рассмотрены вопросы построения нейрокомпьютеров на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС), современных специализированных графических плат и процессоров Cell. Для широкого круга чит...

М.: Горячая линия - Телеком, 2008. — 152 с. — ISBN 978-5-9912-0044-8. В книге представлена история развития и перспективы развития аппаратных реализаций нейрокомпьютеров в России и зарубежных странах. Приведен обзор современных разработок, в том числе рассмотрены вопросы построения нейрокомпьютеров на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС), современных специализированных графических плат и процессоров Cell. Для широкого круга чи...

НГТУ, 2013г., 34с. Дисциплина - Представление знаний в Информационных системах Данная работа позволила глубже ознакомиться c моделями нейросетей прямого распространения, алгоритмами и методами обучения. Получить навыки моделирования на основе нейронной сети Wizard_1.7 Выполнение курсовой работы по дисциплине Представление знаний в информационных системах имеет цель: - закрепить и углубить теоретические знания студентов по данной дисциплине; - раз...

Статья с тринадцатой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (Том 1) Белгород, 2012 - 9 стр. Статья посвящена вопросам интеллектуальной поддержки операторов атомных электростанций (АЭС). В качестве способа поддержки рассматривается активизация образного (визуального) мышления, позволяющая разгрузить ментальную деятельность в целом. Выполнен обзор понятий и методов визуализации образов. Сформулирован перечень...

ИПМ им. М.В.Келдыша РАН, Москва, 2008. Искусственные нейронные сети являются одним из основных направлений современной теории искусственного интеллекта. Изложены биологические предпосылки создания теории искусственных нейронных сетей. Дано определение формального нейрона. Рассмотрены однослойные и многослойные нейронные сети. Приведена основная теорема для аппроксимации функций при помощи многослойных нейронных сетей и описан базовый алгоритм обу...

М.: Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ", 2016. — 359 с. На основе положений математической логики событий исследуются нейронные сети, имитирующие механизмы работы мозга. Эти механизмы реализуют операции вывода по "нечеткой" логике в составе систем искусственного интеллекта - распознавания, управления и принятия решений - во всех областях человеческой деятельности. Рассмотрение многих примеров демонстрирует простейший подход к построению и...

Бархатов Н.А., Ревунов С.Е. Искусственные нейронные сети в задачах солнечно- земной физики. Монография. – Н. Новгород: Типография «Поволжье», 2010. – 407 с. Книга посвящена обзору современного состояния применения интеллектуальных нейросетевых технологий в области солнечно-земной физики. Рассмотрены основные парадигмы искусственных нейронных сетей, даны необходимые теоретические сведения, приведен материал по проектированию нейросетей для конкре...

Материалы конференции Интеллектуальные системы и компьютерные науки. - МГУ: 2006. - С. 60-69. Выполнен обзор и проведена классификация основных моделей рекуррентных нейронных сетей, используемых для решения задач распознавания образов. Для исследования выбрана модель машины неустойчивых состояний как наиболее перспективная. Произведен анализ системы распознавания, построенной на основе машины неустойчивых состояний. Рассмотрены составляющие модел...

Монография. 362 стр. Рассмотрены основные типы нейронов, архитектур, алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей. Особое внимание уделяется задачам обработки информации в реальном времени: классификации, эмуляции, прогнозирования, управления и. т.п. в условиях структурной и параметрической неопределенности. Наряду с традиционными книга содержит оригинальные результаты, связанные с оптимизацией процессов обучения. Для специалистов в области...

2-е изд., перераб. и доп. — М.: Горячая линия - Телеком, 2008. — 392 с. — ISBN 978-5-9912-0015-8. Изложены нейросетевые методы анализа данных, основанные на использовании пакета Statistica Neural Networks (фирма производитель StatSoft), полностью адаптированного для русского пользователя. Даны основы теории нейронных сетей; большое внимание уделено решению практических задач, всесторонне рассмотрена методология и технология проведения исследовани...

Интернет-публикация. — Год издания неизвестен. — 9 с. Рассматривается применение функции сигмоидного типа в качестве функции активации нейронной сети Хопфилда. Проводится аналогия между функционированием рассматриваемой сети и гомогенным нечетким множеством типа k. Показана эффективность применения сети Хопфилда с функцией гиперболического тангенса для восстановления сильно искаженных изображений. В последние годы наблюдается повышенный интерес к...

Учеб. пособие. СПб.: Изд-во ГУАП, 2013. — 283 с. Нейронные сети. Базовые понятия Однослойные нейронные сети Нейронные сети прямого распространения Нейроуправление Радиальные нейронные сети Модели ассоциативной памяти Нейронные сети Кохонена Стохастические методы обучения нейронных сетей

Статья. Опубликована в журнале "Компьютерные инструменты в образовании". — 2007. — №1 — С. 20-29. В статье исследуют искусственные нейронные сети. Содержание: Введение. История развития. Что такое нейросеть. Математическая модель нейрона.

Уфа: УГАТУ, 2007. - 19 с. Методические указания к лабораторной работе по курсам "Системы искусственного интеллекта" и "Интеллектуальные системы". Содержание: Цель работы Краткие теоретические сведения Работа с пакетом TRAJAN Neural Network Simulator v3.0 -Создание набора данных для обучения -Создание сети -Редактирование сети -Обучение сети -Условия останова обучения -Статистика -Запуск сети Порядок выполнения работы -Проблема "Исключающего ИЛИ"...

Статья. Опубликована в журнале "Компьютерная Графика и Мультимедиа Сетевой журнал". — 2004. — №2 (1). Нейронные сети применяются для решения задач классификации или кластеризации многомерных данных. Основная идея лежащая в основе нейронных сетей - это последовательное преобразование сигнала, параллельно работающими элементарными функциональными элементами. В данной статье рассмотрены наиболее популярные архитектуры нейронных сетей. Содержание. Вв...

2006 г. , 24 стр. Искусственные нейронные сети Однослойные нейронные сети Естественный нейрон и его формальная модель Методы обучения отдельного нейрона Проблема полноты Многослойные нейронные сети Метод обратного распространения ошибок Улучшение сходимости и качества градиентного обучения Неградиентные методы обучения Сети Кохонена Модели конкурентного обучения Самоорганизующиеся карты Кохонена Гибридные сети встречного распространен...

2001. – 722 с. Труды VII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их применение» НКП-2001 с международным участием. Москва. 14-16 февраля 2001 г. / Под редакцией проф. А. И. Галушкина. М.: Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН. 2001.

Терехов В. А., Ефимов Д. В., Тюкин И. Ю. Учеб. пособие для вузов. - Общая ред. Галушкин А. И. –М: ИНРЖР, 2002. - 480 с., ил. - (Нейрокомпьютеры и их применение) - ISBN 5-93108-016-3 Изложены вопросы теории и методы синтеза систем управления нелинейными многомерными динамическими объектами на базе обучаемых многослойных нейросетей. Приведены функциональные структуры нейросетевых систем. Рассмотрены проблемы устойчивости процессов обучения по Ляпун...

М.: Горячая линия-Телеком, 2010. — 496 с. Изложена методика синтеза многослойных нейросетей различной структуры: с полными и неполными последовательными связями, перекрестными и обратными связями, функционирующими в режимах обучения, самообучения, обучения с учителями, обладающими конечной квалификацией. Приведены этапы исследования надежности и диагностики нейронных сетей. Представлены основные постановки задач перспективных исследований в облас...

Статья опубликована в журнале "Science time", 2014, № 1(1) Аннотация. Данная статья посвящена вопросам распознавания речи при помощи нейросетевых технологий. Рассмотрены основные виды нейронных сетей для распознавания речи. Затрагиваются аспекты выбора оптимальной структуры сети и увеличение быстродействия распознавания речи. Ключевые слова: распознавание речи, нейронные сети, нейросетевые технологии.

Яросл. гос. ун-т им. П. Г. Демидова, С. Д. Глызин .— Ярославль : ЯрГУ, 2013 - 220 с.— Рис. 12. Библиогр.: 43 назв. — ISBN 978-5-8397-0941-6 В учебном пособии изложена теория релаксационных колебаний для специального класса уравнений с запаздываниями, моделирующими электрическую активность нервных клеток.

М.: ИПРЖР, 2001. — 256 с. — (Нейрокомпьютеры и их применение). — ISBN 5-93108-05-8. Изложены математические и алгоритмические аспекты функционирования нейронных сетей с прямыми и обратными связями; отражены вопросы самоорганизации, отказоустойчивости и реализации нейронных сетей на систолических процессорах; большое внимание уделено применению и проектированию нейронных сетей для решения различного рода задач. Для студентов по направлению подгото...

Сборник научных трудов. — Красноярск: КГТУ, 1998. — 205 с. Сборник статей молодых ученых – представителей красноярской школы нейроинформатики. Большинство работ связано с созданием нейросетевых алгоритмов обработки данных и реализацией этих алгоритмов на персональных компьютерах . Представлены новые алгоритмы решения классической проблемы заполнения пробелов в данных, описаны технологии нейросетевого производства явных знаний из данных, продемонс...

М.: ПараГраф, 1990. — 160 с. Классическая работа по обучению нейронных сетей. Рассматриваются обучаемые нейронные сети. Дан обзор алгоритмов обучения, основанных на принципе двойственности,частным случаем которого является метод обратного распространения ошибки. Книга предназначена для научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся обучением сетей из формальных нейронов. Предисловие Перечень элементов Нейрон Сумматоры Синапс Входы, в...

Новосибирск: Наука, 1996 г., 278 с. В предлагаемой книге суммирован опыт десятилетней работы с нейроимитаторами, накопленный группой НеЙроКомп. Изложение построено по принципу "от результатов к аппарату": в первой части после общедоступного введения описаны конкретные задачи, решенные на РС с помощью нейроимитаторов. Приведены примеры решенных задач из различных предметных областей: психологии, социально-политических прогнозов, медицины. Вторая ч...

Пенза: Пензенский государственный педагогический университет, 2011. — 76 с. Пособие содержит описание задания и подробное описание его выполнения с сопутствующим теоретическим материалом. Задания покрывают все основные виды топологий искусственных нейронных сетей. Есть задания с готовым решением в пакете Matlab в виде скрипта, есть задания для самостоятельного выполнения. Практикум даёт хорошее представление о том, как работать с neural network t...

Пенза: Пензенский государственный педагогический университет, 2011. — 81 с. Конспект содержит описание и математическое представление всех основных топологий нейронных сетей, основные направления их использования, краткую историю развития данной отрасли искусственного интеллекта, а также объясняет как связан биологический прототип нейрона с его математической моделью. Конспект очень полезен не только начинающим работу в области ИИ студентам, но и...

Методические указания к выполнению лабораторных работ. – Часть 1. – Пенза: Изд-во ПГУ, 2005. – 36 с. В работах 1-й части вводятся основные понятия из теории искусственных нейронных сетей. Рассматриваются вопросы реализации и настройки нейронных сетей в системе MATLAB на примере персептронных нейронных сетей. Методические указания подготовлены на кафедрах "Математическое обеспечение и применение ЭВМ", "Компьютерные технологии управления" и предназ...

Методические указания к выполнению лабораторных работ. – Часть 2. – Пенза: Изд-во ПГУ, 2005. – 33 с. Рассмотрены линейные нейронные сети, их структурные схемы, правила обучения по методу наименьших квадратов. На задачах классификации векторов и фильтрации временных сигналов показано применение линейных сетей. Методические указания подготовлены на кафедрах "Математическое обеспечение и применение ЭВМ", "Компьютерные технологии управления" и предна...

В данной статье разделе рассматривается процедура синтеза нейронных сетей, которые структурно подобны алгоритмам быстрого преобразования Фурье (БПФ). Синтез реализован как многошаговый процесс порождения нейронных слоев. Приведены примеры и количественные оценки структурных моделей.

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ". 67 стр. Структурный синтез БНС Топология нейронных слоёв Алгоритмы обработки данных в БНС Способность БНС к обучению

М.: ИНТУИТ, 2016. — 330 с. Нейроинформатика - один из новых ликов информатики. Это область науки и интеллектуальной практики, переживающая период экспоненциального роста: растет число вовлеченных людей и публикаций, журналов и лабораторий, вложений и изобретений. В курсе наряду с фундаментальными результатами, изложены технические и медицинские приложения нейронных сетей. В нем также представлены оригинальные алгоритмы оценки погрешностей в нейро...

Учебное пособие к курсу "Нейронные сети" для студентов 5 курса магистратуры к. электроники физического ф-та Воронежского Государственного университета. — Воронеж: ВГУ, 1999. — 76 с. Введение Параллельность обработки и реализуемость НС Место нейронных сетей среди других методов решения задач Биологический нейрон Нервный импульс Мембрана Мембранный потенциал Натриевый насос Калиевые каналы Натриевые каналы Возникновение нервных импульсов Сальтаторн...

Монография. — Пенза: ПНИЭИ, 2016. — 133 с. Изложены теоретические и практические аспекты программного моделирования нейросетевых преобразователей биометрия-код, способных поддерживать квантовую суперпозицию множества выходных кодовых состояний искусственных нейронов. Показано, что переход от исследования обычных выходных кодов нейронов в пространство расстояний Хэмминга, упрощает задачу оценки многомерной энтропии нейросетевых преобразователей. Д...

Нейрон элемента; Искусственные нейронные сети; Сети с прямыми связями, симметричными и литеральным торможением; Расширенная модель искусственного нейрона; Обучение нейронной сети; Нейрокомпьютеры.

СибГАУ, Красноярск, 6-й курс, 2015 г., 19 слайдов. Дисциплина «Управляющие ЭВМ и комплексы». Ведение Формальный нейрон Функции активации Классификация Обучение ИНС Типы сигналов Применение.

УГНТУ, Уфа, Янтудин М.Н., 2010г. - 23 стр. Дисциплина - Нейронные сети. Теоретические основы нейроинформатики. Элементы нейронных сетей. Архитектура нейронных сетей. Обучение нейронных сетей. Переобучение нейронной сети. Модели нейронных сетей. Программное обеспечение для работы с нейронными сетями. Использование нейронных сетей при принятии инвестиционных решений на рынках недвижимости.

Учебное пособие для студентов специальностей Н.02.02 -«радиофизика», Н.02.03 - «физическая электроника» / Авт. сост. Л. В. Калацкая, В. А. Новиков, В. С. Садов. – Мн.: БГУ, 2002. – 76с. Нейронные искусственные сети, успешно применяемые для решения задач классификации, прогнозирования и управления, обеспечивают предельное распараллеливание алгоритмов, соответствующих нейросетевой технологии обработки данных. Учебное пособие предназначено для студе...

SelfPub, 2018. — 288 с. Эта книга предназначена для всех, кто хочет разобраться в том, как устроены нейронные сети. Для тех читателей, кто хочет сам научиться программировать нейронные сети, без использования специализированных библиотек машинного обучения. Книга предоставляет возможность с нуля разобраться в сути работы искусственных нейронов и нейронных сетей, математических идей, лежащих в их основе, где от вас не требуется никаких специальных...

Учебное пособие. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 2005. - 51 с. Учебное пособие по искусственным нейронным сетям подготовлено на кафедре математических методов исследования операций факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета. Рекомендуется для студентов 5 курса дневного отделения и магистров первого года обучения.

Учебно-методическое пособие для вузов. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 2008. - 72 с. Учебно-методическое пособие подготовлено на кафедре математических методов исследования операций факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета. Рекомендуется для студентов 5 курса дневного и вечернего отделения и магистров первого года обучения для направления: 010500 - "Прикладная математика и информатика". Биологичес...

Монография. X.: ИД «ИНЖЭК», 2006.- 240 с. ISBN 966-392-078-5 В последнее время в экономических исследованиях получили распространение новые математические инструменты к которым относятся и искусственные нейронные сети (ИНС). В данной работе кратко изложена информация об ИНС, а затем на ее основе рас-сматриваются приложения нейронных сетей к моделированию инвестиционных процессов на предприятиях различных отраслей экономики Украины. Книга предназн...

Учебно-практическое пособие. — Челябинск: Изд-во Чел. гос. пед. ун-та, 2013. — 38 с. ISBN 978-5-85716-993-3 В пособии изложены теоретические основы и методы исследования устойчивости нейронных сетей. Сформулированы исследовательские задачи для нейронных сетей различных конфигураций. Приведены примеры использования пакета MathCAD для решения поставленных задач. Пособие предназначено для организации исследовательской работы студентов и магистрантов...

Учебно-методическое пособие предназначено для изучения принципов функционирования нейронных сетей и их обучения по методу обратного распространения. Пособие содержит описания структуры нейронных сетей, алгоритма обучения, задание на лабораторную работу и порядок ее выполнения.

Учебное пособие. — Воронеж: Издательско-полиграфический центр ВГУ, 2008. — 63 с. Предлагаемое пособие содержит материал по основным принципам построения, функционирования и применения искусственных нейронных сетей. В первой части рассмотрены биологические основы функционирования нервных клеток, электрические и математические модели нейронов, а также основные структуры и методы обучения многослойных НС прямого распространения. Пособие подготовлено...

Краснодар: КубГТУ, 2012. — 154 с. — ISBN 978-5-8333-0440-2. Изложены основные принципы построения нейросетевых топологий с подкреплением, в том числе на базе Q–обучения, сетей адаптивных критиков и топологии «Внутренний учитель». Подробно рассмотрены примеры реализаций нейросетевых топологий с подкреплением на основе топологии «Внутренний учитель» и нейро – нечеткого адаптивного критика. Монография предназначена для специалистов в области разрабо...

Учеб. пособие для вузов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. - 400 с: ил. - (Информатика в техническом университете. ) Изложены вопросы современной теории нейрокомпьютеров. Приведен анализ различных архитектур вычислительных устройств с параллельной организацией работы. Рассмотрен биологический аналог параллельной организации обработки информации. Большое внимание уделено разновидностям построения формальных ней...

— М.: Горячая Линия—Телеком, 2003. — 94 с. — ISBN 5-93517-094-9. В книге изложены основы теории искусственных нейронных сетей, показано место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управления, рассмотрены общие вопросы применения искусственных нейронных сетей в системах управления и связи, отмечены преимущества, которые дает применение нейроинформационных технологий при решении многих как нетрадиционных, так и традиционных задач управ...

Науково-практичне видання. – Київ: Корнійчук, 2008. – 446 с. -ISBN: 978-966-7599-50- Розглянуті питання розробки структур одно і багатошарових нейроних мереж і алгоритми їх навчання. Приведені основи побудови та реалізації генетичних алгоритмів. Наведені приклади і задачі можуть бути використані на практичних занаттях, в курсовому і дипломному проектувані. Книга виявиться дуже корисною для фахівців різних спеціальностей, економістам, фізикам, мам...

СПб.: ВУС, 2003. — 156 c. В монографии излагаются базовые сведения о применении многослойных нейронных сетей для распознавания РЭС. Основное содержание книги составляет описание алгоритмов обучения этих сетей и их свойств. Приводится пример синтеза нейросетевых классификаторов сигналов РЭС, а также код программной реализации алгоритмов обучения на языке Си. Книга предназначена для слушателей, адъюнктов, преподавателей и специалистов в области тех...

Учеб. пособие по курсу «Нейронные вычислительные сети» – М.: МГУПИ, 2009. – 96 с. Рассматриваются основы искусственных нейронных сетей, современные программные нейросимуляторы и примеры моделирования нейронных сетей типа «Многослойный персептрон». Содержит практический курс, базирующийся на нейросимуляторе TRAJAN. Отражает десятилетний опыт обучения студентов в области нейронных сетей в Московском государственном университете приборостроения и ин...

Учебное пособие по курсу «Микропроцессоры». – М.: Издательство МЭИ, 2002. – 176 с. ISBN 5-7046-0832-9 Рассматриваются основы нейронных сетей, типовые решаемые задачи, области применения, программные продукты для моделирования, а также современные нейропроцессоры и нейрокомпьютеры. Пособие включает практический курс, базирующийся на использовании программного симулятора TRAJAN, и отражает опыт подготовки российских и иностранных студентов в...

М.: Горячая линия-Телеком, 2002. — 382 с. — ISBN 5-93517-031-0. 300 to 600 dpi, b/w, OCR. Книга посвящена одному из современных направлений в области информатики и вычислительной техники — нейрокомпьютерным технологиям. Достоинством книги является то, что в ней рассмотрены не только вопросы теории искусственных нейронных сетей, но и большое внимание уделено современным программным оболочкам-имитаторам нейронных сетей, а также решению с их помощью...

М.: Горячая линия-Телеком, 2002. — 382 с. — ISBN 5-93517-031-0. 300 to 600 dpi, b/w, OCR. Книга посвящена одному из современных направлений в области информатики и вычислительной техники — нейрокомпьютерным технологиям. Достоинством книги является то, что в ней рассмотрены не только вопросы теории искусственных нейронных сетей, но и большое внимание уделено современным программным оболочкам-имитаторам нейронных сетей, а также решению с их помощью...

Habrahabr.ru, 2016. — 60 с. «Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется систематизировать у себя в голове все самые важные современные знания о нейрон...

Ярославль, - ЯГУ им. П. Г. Демидова, - 2000, – 75 стр. Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Специальность: 05.13.17 — теоретические основы информатики. (На правах рукописи). Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор Тимофеев Е. А. Содержание. Введение. Формальная модель нейрона. Некоторые подходы к аппаратной реализации искусственных нейронных сетей. Импульсное кодирование информац...

Научная сессия МИФИ-2002. IV Всероссийская научно-техническая конференция "НЕЙРОИНФОРМАТИКА-2002": Лекции по нейроинформатике. Часть 2. - М.: МИФИ, 2002. - С. 121-169 В книге публикуются тексты лекций, прочитанных на Школе-семинаре "Современные проблемы нейроинформатики", проходившей 23-25 января 2002 года в МИФИ в рамках IV Всероссийской конференции "Нейроинформатика-2002". Материалы лекций связаны с рядом проблем, актуальных для современного эт...

М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2001. - 630 с. - (Пакеты прикладных программ; Кн. 4). ISBN 5-86404-144-0 (Кн. 4) В книге содержится описание пакета прикладных программ Neural Network Toolbox (ППП NNT) версии 4 (выпуски 11 и 12), функционирующего под управлением ядра системы MATLAB версий 5.3 и 6. Книга состоит из двух частей. Первая часть содержит теорию и описание различных типов нейронных сетей; вторая – включает справочный материал, связанный с описанием М-ф...

Пер. с англ. - М.: Мир, 1971. -262 с. Книга видных американских ученых посвящена параллельным вычислительным устройствам, известным под названием персептронов. В ней на примере нескольких конкретных задач распознавания "геометрических" свойств графических изображений подробно проанализированы принципиальные возможности подобных схем, рассмотрены вопросы, связанные с обучением персептронов, в частности длительность процесса обучения, эффективность...

«МИР», Москва, 1971 - 260 с. Пер. с английского Г.Л.Гимельфарба и В.М.Шарыпанова Под ред. В.А.Ковалевского Книга видных американских ученых посвящена параллельным вычислительным устройствам, известным под названием персептронов. В ней на примере нескольких конкретных задач распознавания «геометрических» свойств графических изображений подробно проанализированы принципиальные возможности подобных схем, рассмотрены вопросы, связанные с обучением пе...

Учебно-методическое пособие. -М.: МИФИ, 2007 . 112 с. Распознано Пособие содержит описание лабораторных исследований с целью изучения функциональных возможностей, методов обучения и областей практического использования нейронных сетей различных парадигм. Изложение материала построено так, чтобы обеспечить возможность самостоятельного выполнения лабораторных работ, оформления результатов исследований и самоконтроля знаний по основным теоретическим...

СПбГУ Математико-механический факультет, 2011. Доклад с иллюстрациями по теме "Модели нейронов". Модели нейронов. Типы функций активации. Стохастическая модель нейрона.

Вінниця, ВНТУ, 2010, стр. 59. Зміст Лабораторна робота №1: Алгоритм зворотнього поширення помилки пакет NEUROSHELL Лабораторна робота №2: Дослідження штучних нейроних сіток Хопфілда Лабораторна робота №3: Нейронні класифікатори Хемінга Лабораторна робота №4: Застосування штучних нейронних мереж для прогнозування інформаційних систем Лабораторна робота №5: Мережа Кохонена Лабораторна робота №6,7: Використання пакету Excel Neural Package для прогно...

Вінниця, ВНТУ, 2010, стр. 59. Зміст Лабораторна робота №1: Алгоритм зворотнього поширення помилки пакет NEUROSHELL Лабораторна робота №2: Дослідження штучних нейроних сіток Хопфілда Лабораторна робота №3: Нейронні класифікатори Хемінга Лабораторна робота №4: Застосування штучних нейронних мереж для прогнозування інформаційних систем Лабораторна робота №5: Мережа Кохонена Лабораторна робота №6,7: Використання пакету Excel Neural Package для прогно...

Монография СПб.: Наука и Техника, 2003. 384 с. В данной книге подробно описано использование нейросетевых и генетических алгоритмов для решения задач прогнозирования и оптимизации сложных систем. Рассмотрено множество различных методов и подходов, даны их анализ, оценка эффективности и особенности применения. Сформулированы задачи прогнозирования (в нейросетевом базисе) и описаны алгоритмы их решения. Отдельно обсуждается вопрос создания экспертн...

Монография. — СПб.: Наука и Техника, 2003. — 384 с. В данной книге подробно описано использование нейросетевых и генетических алгоритмов для решения задач прогнозирования и оптимизации сложных систем. Рассмотрено множество различных методов и подходов, даны их анализ, оценка эффективности и особенности применения. Сформулированы задачи прогнозирования (в нейросетевом базисе) и описаны алгоритмы их решения. Отдельно обсуждается вопрос создания экс...

Ивановский государственный энергетический университет (ИГЭУ) Факультет информатики и вычислительной техники Кафедра систем управления Руководитель: Таламанов С.А. Год: 2010 Страниц: 41 Тип работы: учебно-исследовательская работа студента (УИРС) Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России Теория нейронных сетей Нейроматематика Прикладная нейроматематика Нейрочипы и нейрокомпьютеры Нейросетевые системы управления Прилож...

Днепропетровск, 2016, ДНУ имени Олеся Гончара, Изучение и усвоение методов моделирования и принципов функционирования нейро-нечетких сетей, в том числе при решении задач экономического прогнозирования, а также приобретение навыков по конструированию нейро-нечетких сетей в среде MATLAB.

2012 г. , 23 стр., НИЯУ МИФИ. Факультет К. Иванчиков Петр. Содержание: Введение. Нейронные сети. Задачи для нейронных сетей. Истинные преимущества нейронных сетей. Нейрокомпьютеры. История нейрокомпьютеров. Преимущества и недостатки нейрокомпьютеров. Практическое применение. Заключение. Список литературы

В реферате представлен обзор нейросетей, их свойства, области применения, классификация. Показаны структура и принцип работы нейросетей, а так же принципы обучения. Так же приведен приведен пример нейросетевого регулятора с наблюдающим устройством (15 стр. )

М.: МИЭТ, 2009. — 16 с. Содержание: Нейронные сети. Нейрон как простой вычислительный элемент; персептрон; многослойные нейронные сети; ускоренное обучение в многослойных нейронных сетях; сеть Хопфилда; самоорганизующиеся нейронные сети, самообучающиеся системы.

Уфа, УГАТУ; преподаватель Низамова Г.Ф.; факультет АТС; год: 2011; 20 стр. Содержание: Введение Структура сети Кохонена Обучение сети Кохонена Выбор функции «соседства» Карта Кохонена Задачи, решаемые при помощи карт Кохонена Список литературы

ФГБОУ ВПО ВГУ. Воронеж. Кафедра математических методов исследования операций, Анашкина Л.А. 2012 г., 63 стр. Введение. Медицинские экспертные системы. Искусственные нейронные сети. Обучение искусственных нейронных сетей в программе statistica 7. Кластеризация. Метод к-средних. Программная реализация модуля кластеризации методом к-средних. Заключение. Список литературы.

СПб.: Питер, 2018. — 480 с. — ISBN 978-5-496-02536-2. Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других т...

СПб.: Питер, 2018. — 480 с. — ISBN 978-5-496-02536-2. Первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично "челов...

Математическая модель искусственного нейрона была предложена У. Маккалоком и У. Питтсом вместе с моделью сети, состоящей из этих нейронов. Авторы показали, что сеть на таких элементах может выполнять числовые и логические операции. Практически сеть была реализована Фрэнком Розенблаттом в 1958 году как компьютерная программа, а впоследствии как электронное устройство — персептрон. Первоначально нейрон мог оперировать только с сигналами логического...

Шишкин А.Л. БГТУ "Военмех" им. Д.Ф. Устинова, 5 курс, Санкт-Петербург, 2011. 6 с. Дисциплина - Представление знаний в ИС. Архив содержит отчет по лабораторной работе и программу. Цель работы: реализовать нейронную сети и алгоритм обучения методом обратного распространения ошибки.

Для студентов политехнического института. Задание: Написать программу, реализующую обучение однослойного персептрона. В качестве примера выбрана следующая задача - нейронной сети предъявляется вектор, состоящий из 10 компонент, каждая из которых может быть нулем или единицей. Сеть должна научиться определять, чего больше - нулей или единиц. Содержит описание дельта-правила, и алгоритма решения в целом, а так же код программы в C++.

Учебно-метод. пособие. – Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2012. – 32 с. Пособие состоит из трех разделов, в которых приведены основные понятия искусственных нейронных сетей, дано описание групп классификаторов и рассмотрены вопросы применения нейросетей в задачах обработки сигналов. УМП предназначено для знакомства студентов с нейросетевыми методами обработки данных и применением их в задачах обработки сигналов, для приобретения н...

Учеб. метод. пособие. — Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2007. — 99 с. В учебном пособии рассматриваются синхронные состояния в ансамблях нейроноподобных элементов, описываемых двумя моделями: моделью Бонхоффера – Ван дер Поля и моделью, предложенной Хубером и Брауном. Содержание Базовые нейронные модели Модель Ходжкина- Хаксли 7 Модель Бонхоффера – Ван дер Поля Синхронизация в ансамблях связанных осцилляторов Бонхоффера – Ван дер Поля Два элемента. Те...

Пер. с польского И.Д.Рудинского. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 344 с.: ил. — ISBN 5-279-02567-4. Представлены важнейшие разделы теории искусственных нейронных сетей. Основное внимание уделяется алгоритмам обучения и их применению для обработки измерительной информации. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения сетей различной структуры, иллюстрируемые численными экспериментами с практически подтвержденными результатами. Д...

Навчальний посібник до вивчення курсу "Клітково-нейронне моделювання». Дніпропетровськ, РВВ ДНУ, 2014, 84 с. Уміщено загальні відомості щодо штучних нейронних мереж й особливостей такої їх підмножини, як мережі кліткових нейронів; опис ППП «Neural Network Toolbox» ядра системи MATLAB; методи розв’язання диференціальних рівнянь 2-го порядку з частковими похідними; лабораторні роботи з моделювання параболічних, гіперболічних і еліптичних диференці...

Днепропетровск, 2016, ДНУ имени Олеся Гончара, Изучение модели нейрона персептрона и архитектуры персептронной однослойной нейронной сети; создание и исследование моделей персептронных нейронных сетей в системе MATLAB.

Статья. Опубликована в Вестнике Тюменского государственного университета. — 2012. — №4. В статье описываются сильные и слабые стороны распространённых на сегодняшний день моделей нейронных сетей с целью выявления причины недостаточной активности нейронных сетей на практике. Strong and weak sides of neural network models extended today are investigated in this article for purpose of revealing the reason of insufficient neural networks activity in...

Учебное пособие. - Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2010. - 125с. Для обеспечения эффективного управления необходимо дальнейшее развитие комплексной автоматизации управленческой деятельности предприятия с использованием современных информационных технологий, математического моделирования и методов искусственного интеллекта. Разработка моделей, методов, алгоритмов и программных комплексов для решения неформализованных задач поддержки принятия решений на ос...

Днепропетровск, 2016, ДНУ имени Олеся Гончара, Приобретение навыков Работы Fuzzy Logic с блоками Simulink.

СПб.: Наука, 1998. — 261 с. — ISBN: 5-02-026085-1. На основе анализа синаптического управления локальными конформациями элементов сомато-дендритной мембраны разработана модель нейронной памяти. Исследованы гистерезисные свойства этих элементов и их селективность к паттернам афферентных сигналов. По критерию минимальных информационных потерь оптимизированы точность и емкость одно- и многоуровневых структур памяти, оценена устойчивость энграмм к по...

Днепропетровск, 2016, ДНУ имени Олеся Гончара, Разработать компьютерную модель нечеткой экспертной системы и исследовать ее работу

Днепропетровск, ДНУ им. Олеся Гончара, 2014 г. Цель курсовой работы: описание нейронных сетей, понятие искусственных нейронных сетей, распознавание образов. Практическая часть: использование нейронной сети Хопфилда для распознавания образов. Курсовой проект состоит из 30 страниц, 8 рисунков, 5 таблиц. На укр. языке.

У навчальному посібінику викладені основні принципи побудови штучних нейронних мереж як самостійного напрямку в теорії інтелектуальних систем, подано біологічний аналог штучного нейрона і процеси обробки інформації в біологічних системах. Наведено різноманітні моделі штучних нейронів і розглянуто властивості мереж. Окремий розділ посібника присвячений розгляду прикладного аспекту використання нейромережевих технології.

Учеб. метод. пособие. — Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2007. — 74 с. Настоящее методическое пособие рассматривает основные идеи альтернативного подхода к моделированию процессов импульсной активности биологических нейронных сетей, основанного на нелинейной динамике отображений. Каждый нейрон в этом случае описывается необратимым и дискретным во времени отображением, одна из переменных которого генерирует последовательность значений, качественно соотве...

Методическое пособие для студентов специальности «Аппаратное программно—техническое обеспечение информационной безопасности». — Минск: БГУИР, 2012. — 42 с. Методическое пособие по курсу «Нейросетевые технологии принятия решений» разработано в соответствии с действующей учебной программой. Предназначено для оказания методической помощи в изучении данного курса в рамках магистерской подготовки. Основы теории принятия решений. Искусственные нейронны...

Пер. с англ. — 2-е изд. (эл.). — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2014. — 402 с. — (Адаптивные и интеллектуальные системы). — ISBN 978-5-9963-2500-9. Обучение с подкреплением является одной из наиболее активно развивающихся областей, связанных с созданием искусственных интеллектуальных систем. Оно основано на том, что агент пытается максимизировать получаемый выигрыш, действуя в сложной среде с высоким уровнем неопределенности. Дается исчерпывающее...

Reinforcement Learning Авторы: Ричард С. Саттон, Эндрю Г. Барто Издательство: Бином. Лаборатория знаний Серия: Адаптивные и интеллектуальные системы ISBN 978-5-94774-351-7; 2012 г. Переводчики Е. Романов, Ю. Тюменцев Язык Русский Страниц 400 стр.

Шишкин А.Л. Дисциплина - представление знаний в ИС. БГТУ "Военмех" им. Д.Ф. Устинова, 5 курс, Санкт-Петербург, 2011. Архив содержит отчет по лабораторной работе и программу. Цель работы: реализовать сеть адаптивной резонансной теории.

Лабораторный практикум. Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2004. – 136 с Рассматриваются вопросы проектирования, обучения, анализа и моделирования известных типов нейронных сетей в системе MATLAB 6 с использованием пакета Neural Networks Toolbox (NNT). Лабораторный практикум подготовлен на кафедре «Математическое обеспечение и применение ЭВМ» и предназначен для студентов специальностей 220400 и 220100 при изучении дисциплин «Нейрокомпьютерные системы», «С...

Лабораторный практикум. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2004. – 136 с. Рассматриваются вопросы проектирования, обучения, анализа и моделирования известных типов нейронных сетей в системе MATLAB 6 с использованием пакета Neural Networks Toolbox (NNT). Лабораторный практикум подготовлен на кафедре «Математическое обеспечение и применение ЭВМ» и предназначен для студентов специальностей 220400 и 220100 при изучении дисциплин «Нейрокомпьютерные сист...

Методические указания, Магнитогорск, МГТУ им. Г.И. Носова, 2009, 21 стр. Дисциплины: "Моделирование процессов и объектов в ОМД" "Моделирование процессов и объектов" "Компьютерное моделирование технологических процессов" Цель работы Основные сведения Биологический нейрон Биологические нейронные сети Биологическая изменчивость и обучение нейронных сетей Формальный нейрон Персептрон Розенблатта Многослойный персептрон Обучение многослойных сетей мет...

Учебное пособие, 2006 г. 12 лекций по 6-11 стр. Саратовский государственный университет. Содержание: Введение. История. Сведения из высшей математики. Основные теоремы нейроинформатики. Теорема Колмогорова. Теорема Стоуна-Вейерштрасса. Обобщённая теорема Стоуна. Основные понятия теории нейронных сетей. Нейрон. Синапс. Адаптивный сумматор. Активатор. Точка ветвления. Модель функционирования нейронной сети. Классификация нейронных сетей. Постановка...

Математическая биология и биоинформатика, 2013. — Т. 8. № 1. — С. 234–247. В работе описывается простая модельная нейронная система, в которой осуществляется самоорганизующееся отображение многомерных рецепторных сигналов R-мерного пространства (где R – количество рецепторов) на состояния сети из N взаимодействующих нейронов. Рекуррентная сеть из N взаимодействующих нейронов обладает одномерным непрерывным аттрактором («Bump attractor»). В отличи...

Перевод с польск. И.Д. Рудинского. — М.: Горячая линия - Телеком, 2011. — 408 с.: ил. — ISBN 978-5-9912-0163-6. 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 ч...

Пер. с польск. И.Д. Рудинского. — М.: Горячая линия - Телеком, 2015. — 372 с.: ил. — ISBN 978-5-9912-0435-4. Авторы: Януш Блащик, Катажина Блиновская, Гжегош М. Вуйчик, Анджей Турецкий, Марта Дзедзицкая-Василевская, Петр Дурка, Влодзислав Дух, Ярослав Жигеревич, Веслав Анджей Каминьский, Мачей Тадеуш Лазаревич, Артур Пшеласковский, Катажина Склинда, Михал Стшелецкий, Рышард Тадеусевич, Гжегош Хесс, Богдан Чишек, Мария Шмяловская. Систематизирован...

Новосибирск, ? — 136 c. Излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей. Искусственные нейронные сети реализуют одну из парадигм искусственного интеллекта, а именно, коннекционистскую. Это означает, что преобразование, выполняемое сетью, определяется значениями весовы...

Учеб. пособие для вузов - М.: Высш. школа, 2002. - 183 с.: ил. В пособии изложены вопросы теории и методы синтеза систем управления нелинейными динамическими объектами на основе обучаемых многослойных нейроных сетей. Значительное внимание уделено фундаментальным свойствам нелинейных многослойных нейросетей и алгоритмам их обучения в реальном времени. Приведены базовые функциональные структуры нейросетевых динамических систем и управления и иденти...

Троицк: Нейрок Техсофт, 2005. — 36 с. В лекции рассматриваются понятия и постановки задач математической теории игр. Особое внимание уделяется информационным и вычислительным аспектам игрового моделирования. Для важного случая игр нескольких игроков с неполной информацией предложена вероятностная формализация алгоритма обучения игрока оптимальной смешанной стратегии принятия решений. Важную часть лекции составляет подробное описание практического...

Всероссийский НИИ технической физики, г. Снежинск. - ООО НейрОК, г. Москва. - 40 стр. ISBN 5-7262-0355-0 В лекции обсуждаются методы широко развиваемых и используемых в настоящее время Wavelet (компактно-волновых) преобразований и их совместного использования с искусственными нейронными сетями. На основе простейшего математического аппарата с большим числом иллюстраций описываются основные типы вейвлет-преобразований и их свойства. Приводятся при...

Навчальний посібник/-Львів: Видавництво Львівської Політехніки, 2011. – 444 стор. ISBN: 978-617-607-063-4 Штучні нейронні мережі, нейрокомп’ютери або паралельно розподілені процесори є спробою хоча б часткового моделювання структури і функцій мозку та нервових систем живих істот. Теорія нейронних мереж, яка інтенсивно розвивається приблизно з середини минулого століття, вивчає методи створення їхніх аналогових і дискретних математичних моделей,...

Трофимов А.Г. М.: НИЯУ МИФИ, 2014. – 196 с. Сборник научных трудов содержит доклады, включенные в программу XVI Всероссийская научно-техническая конференция нейроинформатика-2014, проходившей в г. Москве 27-31 января 2014 г. Тематика конференции охватывает широкий круг вопросов: методические вопросы нейро­информатики, теорию нейронных сетей, нейробиологию, модели адаптивного поведения и когнитивные исследования, нейронные сети для управления, ра...

Трофимов А.Г. М.: НИЯУ МИФИ, 2014. – 304 с. Сборник научных трудов содержит доклады, включенные в программу XVI Всероссийская научно-техническая конференция нейроинформатика-2014», проходившей в г. Москве 27-31 января 2014 г. Тематика конференции охватывает широкий круг вопросов: методические вопросы нейро­информатики, теорию нейронных сетей, нейробиологию, модели адаптивного поведения и когнитивные исследования, нейронные сети для управления, р...

Трофимов А.Г. М.: НИЯУ МИФИ, 2014. – 264 с. Сборник научных трудов содержит доклады, включенные в программу XVI Всероссийская научно-техническая конференция нейроинформатика-2014, проходившей в г. Москве 27-31 января 2014 г. Тематика конференции охватывает широкий круг вопросов: методические вопросы нейро­информатики, теорию нейронных сетей, нейробиологию, модели адаптивного поведения и когнитивные исследования, нейронные сети для управления, ра...

Трофимов А.Г. М.: НИЯУ МИФИ, 2015. – 244 с. Сборник научных трудов содержит доклады, включенные в программуXVI Всероссийская научно-техническая конференция нейроинформатика-2015, проходившей в г. Москве 19–23 января 2015 г. Тематика конференции охватывает широкий круг вопросов: методические вопросы нейроинформатики, теория нейронных сетей, нейробиология, модели адаптивного поведения и когнитивные исследования, нейронные сети для управления, обра...

Трофимов А.Г. М.: НИЯУ МИФИ, 2015. – 212 с. Сборник научных трудов содержит доклады, включенные в программу XVII Всероссийская научно-техническая конференция нейроинформатика-2015, проходившей в г. Москве 19–23 января 2015 г. Тематикаконференции охватывает широкий круг вопросов: методические вопросы нейроинформатики, теория нейронных сетей, нейробиология, модели адаптивного поведения и когнитивные исследования, нейронные сети для управления, обр...

Смоленск: СФРУК, 2011. – 132 с.: ил. В монографии рассматривается аппарат обобщенно-регрессионных нейронных сетей с полиномиальной коррекцией и его применение для моделирования объектов из различных предметных областей. Для специалистов в области информатики и математического моделирования. СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ 1 СОСТОЯНИЕ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ МЕТОДОВ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ6 Задачи функциональной идентификации Клас...

Статья // Программные продукты и системы. — 2005. — №2 . — С. 49-51. В статье приводятся результаты сравнительного анализа методов построения моделей статических объектов при наличии аддитивного шума. Выявлены достоинства и недостатки методов по таким показателям, как точность получаемых моделей и вычислительные затраты на их построение и тестирование. Приведенные результаты исследования могут быть полезны при создании систем моделирования, прогн...

Учебно-методическое пособие предназначено для изучения принципов функционирования нейронных сетей и их обучения по методу обратного распространения. Пособие содержит описания структуры нейронных сетей, алгоритма обучения, задание на лабораторную работу и порядок ее выполнения

Учебно-методическое пособие предназначено для изучения принципов решения задач классификации с помощью нейронной сети Кохонена и методов обучения такой сети. Пособие содержит описания структуры нейронной сети, алгоритма обучения, задание на лабораторную работу и порядок ее выполнения

Днепропетровск, 2016, ДНУ имени Олеся Гончара, Знакомство с методологией нечеткого моделирования. Описание заданной нелинейной функции множеством правил вида ЕСЛИ-ТО.

Материалы круглого стола "Дискуссия о нейрокомпьютерах - 10 лет спустя" (1999 г.). М.:МИФИ, 2000. 224 с. В книге публикуются материалы круглого стола "Дискуссия о нейрокомпьютерах – 10 лет спустя", проведенного 21 января 1999 года в МИФИ в рамках Всероссийской конференции "Нейроинформатика-99". В дискуссии приняли участие более тридцати российских и зарубежных специалистов. Обсуждались достижения последнего десятилетия в области теории нейронных...

Реферат - Функции активации нейронных сетей. ТОГУ, г.Хабаровск, Кафедра АиС, 2013 г., 16 стр. Введение. Нейронные сети. Активационные функции. Линейная функция. Логистическая (сигмоидальная) функция. Гиперболический тангенс. Заключение. Литература.

М.: СИНТЕГ, 2005. -184 с. -(Серия «Человек, Земля, Вселенная»). Книга посвящена введению в парадигму виртуального нейрокомпьютера типа «ЭМБРИОН». Парадигма «ЭМБРИОН» - это не только описание нейрочипа нейрокомпьютера в виде ПЛИС и принципа функционирования оригинального нейрокомпьютера, а это и некоторая, достаточно общая, мировоззренческая философия. Это попытка нейрокомпьютерной интерпретации проблемы единства мироздания, т. е. единства устройс...

Учебное пособие. - М.: СИНТЕГ, 2001. -248 с. -(Серия «Информатизация России в XXI веке»). В монографии, являющейся первой частью из серии книг «Живая Вселенная» В. Д. Цыганкова, посвященных нейрокомпьютингу и ПСИ-проблеме, представлено в виде практических занятий полное описание оригинальной разработки автора - виртуального нейрокомпьютера «ЭМБРИОН», который реализован аппаратно и в виде программного эмулятора. В книге излагается введение в атомн...

Нейрокомпьютеры в остаточных классах. Кн. 11 (Червяков Н.И., Сахнюк П.А., Шапошников А.В., Макоха А.Н.): Учеб. пособие для вузов. - М.: Радиотехника, 2003. 272 с.: ил. (Научная серия Нейрокомпьютеры и их применение, редактор А.И. Галушкин) Изложено новое направление развития структуры нейрокомпьютеров, функционирующих в системе остаточных классов; методы и алгоритмы представления и обработки данных в системе остаточных классов; математические мод...

Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. Вып. 4 (20). Пермь, 2008. Стр. 151-155. Предлагаются методы обнаружения выбросов в статистических данных. Методы реализуются с применением нейронной сети персептронного типа. Приведены примеры, иллюстрирующие работоспособность предлагаемых алгоритмов.

14 с. Данный труд кратко, локанично и достаточно точно описывает теоретические подходы к построению нейронных сетей, а значит - к моделированию. После построения модели экономического явления можно, пользуясь моделью делать прогноз изменений, динамики, и т.д. А так как модель самообучаема, то результаты могут и превзойти ожидания. Нейронные сети представляют собой новую и весьма перспективную вычислительную технологию, дающую новые подходы к ис...

Шпаргалка по дисциплине "Моделирование нейронных сетей" (Моделювання нейронних мереж) ДНУ им О. Гончара Факультет Физики, электроники и компьютерных систем 19 вопросов. Вопросы: Нечёткое множество, функция принадлежности. Основные понятия. Основные характеристики нечётких множеств. Кусочно-линейные функции принадлежности. Z-образные и S-образные функции принадлежности. П-образные функции принадлежности. Построение функций принадлежности. Равенств...

Учебное пособие. — М.: Национальный Открытый Университет "ИНТУИТ", 2016. — 187 с. — (Основы информационных технологий). — ISBN: 978-5-94774-818-5. Двумя популярными направлениями Artificial Intelligence являются теория нечетких множеств (fuzzy sets) и теория нейронных сетей (neuron nets). Данный курс является систематизированным вводным курсом в эти два направления. Курс ориентирован на студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальн...

2-е изд. — М.: Интуит, 2016. — 200 с. 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. Основы искусственных нейронных сетей. Персептроны. Представимость и разделимость. Персептроны. Обуч...

Sawtooth Software Conference Proceedings: Sequim, WA, 1997, 31 p. Engl. Излагается подход и результат применения нейросети для регрессионного анализа.

Новосибирск: НГУ, 2006. – 22+4 слайда. Нейросетевой метод построения неструктурированных адаптивных сеток. Адаптивная сетка – это не равномерная сетка которая адаптируется к границам области и заданной функции плотности. Содержание: Адаптивная сетка. Виды сеток. Проблемы при построении. Метод Growing Neural Gas. Проблемы. Композиционный метод.

Springer, 2001. — 420 p. Тема: Нейронные сети в Matlab, MLP, RBF, GMM, Monte Carlo, EM. Содержит руководство к фреймворку NETLAB для моделирования нейронных сетей (MLP, RBF и др) и техник ML , разработанному под Matlab в Эштонском университете, Великобритания. Сам фремймворк доступен бесплатно по адресу: Getting the most out of neural networks and related data modelling techniques is the purpose of this book. The text, with the accompanying Net...