Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика

В книге американского автора в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описаны структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей. Для специалистов в области вычислительной техники, а также студентов соответствующих специальностей вузов.

Сварочная проволока проволока СВ.

Содержание

Предисловие
Введение. ПОЧЕМУ ИМЕННО ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ?
СВОЙСТВА ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
ИСТОРИЧЕСКИЙ АСПЕКТ
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ СЕГОДНЯ
ПЕРСПЕКТИВЫ НА БУДУЩЕЕ
ВЫВОДЫ
ГЛАВА 1. ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.
БИОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОТОТИП
ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН
ОДНОСЛОЙНЫЕ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ТЕРМИНОЛОГИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СХЕМАТИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
ПРОЛОГ
Глава 2. Персептроны.
ПЕРСЕПТРОНЫ И ЗАРОЖДЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
ПЕРСЕПТРОННАЯ ПРЕДСТАВЛЯЕМОСТЬ
Преодоление ограничения линейной разделимости
Эффективность запоминания
ОБУЧЕНИЕ ПЕРСЕПТРОНА
АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ ПЕРСЕПТРОНА
Глава 3. Процедура обратного распространения.
ВВЕДЕНИЕ В ПРОЦЕДУРУ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ
ОБУЧАЮЩИЙ АЛГОРИТМ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ
ОБЗОР ОБУЧЕНИЯ
ДАЛЬНЕЙШИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ РАЗРАБОТКИ
ПРИМЕНЕНИЯ
ПРЕДОСТЕРЕЖЕНИЕ
Глава 4. Сети встречного распространения.
ВВЕДЕНИЕ В СЕТИ ВСТРЕЧНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ
СТРУКТУРА СЕТИ
НОРМАЛЬНОЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ
ОБУЧЕНИЕ СЛОЯ КОХОНЕНА
ОБУЧЕНИЕ СЛОЯ ГРОССБЕРГА
СЕТЬ ВСТРЕЧНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПОЛНОСТЬЮ
ПРИЛОЖЕНИЕ: СЖАТИЕ ДАННЫХ
ОБСУЖДЕНИЕ
ГЛАВА 5. СТОХАСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОБУЧЕНИЯ
Больцмановское обучение
Обучение Коши
Метод искусственной теплоемкости
ПРИЛОЖЕНИЯ К ОБЩИМ НЕЛИНЕЙНЫМ ЗАДАЧАМ ОПТИМИЗАЦИИ
ОБРАТНОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ И ОБУЧЕНИЕ КОШИ
Глава 6. Сети Хопфилда
КОНФИГУРАЦИИ СЕТЕЙ С ОБРАТНЫМИ СВЯЗЯМИ.
Бинарные системы
Устойчивость
Ассоциативная память
Непрерывные системы
Термодинамические системы
Статистичекие сети Хопфилда
Обобщенные сети
ПРИЛОЖЕНИЯ.
АНАЛОГО-ЦИФРОВОЙ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЬ
Задача коммивояжера
ОБСУЖДЕНИЕ
Глава 7. Двунаправленная ассоциативная память
СТРУКТУРА ДАП
ВОССТАНОВЛЕНИЕ ЗАПОМНЕННЫХ АССОЦИАЦИЙ
КОДИРОВАНИЕ АССОЦИАЦИЙ
ЕМКОСТЬ ПАМЯТИ
НЕПРЕРЫВНАЯ ДАП
АДАПТИВНАЯ ДАП
КОНКУРИРУЮЩАЯ ДАП
Глава 8. Адаптивная резонансная теория
АРХИТЕКТУРА APT
Функционирование сети APT в процессе классификации
РЕАЛИЗАЦИЯ APT
ПРИМЕР ОБУЧЕНИЯ СЕТИ APT
ХАРАКТЕРИСТИКИ APT
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Глава 9. Оптические нейронные сети
ВЕКТОРНО-МАТРИЧНЫЕ УМНОЖИТЕЛИ
Электронно-оптические матричные умножители
Сети Хопфилда на базе электронно-оптических матричных умножителей
ГОЛОГРАФИЧЕСКИЕ КОРРЕЛЯТОРЫ
Объемные голограммы
Оптическая сеть Хопфилда, использующая объемные голограммы
Глава 10. Когнитрон и неокогнитрон
КОГНИТРОН
НЕОКОГНИТРОН
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Приложение А. Биологические нейронные сети.
ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ: БИОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
ОРГАНИЗАЦИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО МОЗГА
Нейрон
Мембрана клетки
КОМПЬЮТЕРЫ И ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ
Приложение Б. Алгоритмы обучения.
ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ И БЕЗ УЧИТЕЛЯ
МЕТОД ОБУЧЕНИЯ ХЭББА
ВХОДНЫЕ И ВЫХОДНЫЕ ЗВЕЗДЫ
ОБУЧЕНИЕ ПЕРСЕПТРОНА
МЕТОД ОБУЧЕНИЯ УИДРОУ-ХОФФА
МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ОБУЧЕНИЯ
САМООРГАНИЗАЦИЯ

Лучшие брокеры:

Скачать книгу целиком

Читать

Forex: пять шагов к успешному трейдингу