Нейронные сети. Основы теории Год выпуска: 2012Автор: А. И. ГалушкинИздательство: Горячая Линия - ТелекомСтраниц: 496ISBN: 978-5-9912-0082-0Описание 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 области теории нейронных сетей. Для научных работников, аспирантов и студентов, занимающихся разработкой и применением сверхвысокопроизводительной вычислительной техники.
Похожие книги
Н.Г. Ярушкина. Основы теории нечетких и гибридных систем. – М.: Финансы и статистика, 2009. – 320 с. В.А. Терехов, Д.В. Ефимов, И.Ю. Тюкин. Нейросетевые системы управления. – М.: ИПРЖР, 2003. – 480 с. А.И. Галушкин. Нейронные сети. Основы теории. – М.: Горячая Линия - Телеком, 2012. – 496 с. Стюарт Рассел, Питер Норвиг. Искусственный интеллект. Современный подход. – М.: Вильямс, 2015. – 1408 с. Леонид Доросинский. Основы теории принятия решений. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 120 с. Владимир Шац. Информация в самоорганизующейся системе. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 104 с. Юрий Кабалдин. Самоорганизация и наноструктурные процессы при резании. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 184 с. Ольга Соловьева und Александр Кожевников. Нечеткое прогнозирование в промышленности. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 164 с. Татьяна Коваленко. Интегрированная система маршрутизации в компьютерных сетях. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 152 с. Виктор Седов und Нелли Седова. Нейро-нечеткие системы интеллектуальной поддержки судоводителей. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 128 с. Владимир Легкоконец. Определение стационарности нелинейной авторегрессии. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 84 с. Дилноз Мухамедиева. Разработка нечетких моделей задач принятия решений. – М.: Palmarium Academic Publishing, 2014. – 196 с. А.Х. Гелиг, А.С. Матвеев. Введение в математическую теорию обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Учебное пособие. – М.: Издательство СПбГУ, 2014. – 224 с. В.К. Злобин, В.Н. Ручкин. Нейросети и нейрокомпьютеры. – СПб.: БХВ-Петербург, 2011. – 256 с. Джоэл Грас. Data Science. Наука о данных с нуля. – СПб.: БХВ-Петербург, 2018. – 336 с. П.А. Головинский. Математические модели. Теоретическая физика и анализ сложных систем. Книга 2. От нелинейных колебаний до искусственных нейронов и сложных систем. – М.: Либроком, 2017. – 232 с. П.А. Головинский. Математические модели. Теоретическая физика и анализ сложных систем. От нелинейных колебаний до искусственных нейронов и сложных систем. – М.: Либроком,Editorial URSS, 2017. – 232 с. Образцы работ
Задайте свой вопрос по вашей теме
Контакты
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама
Отзывы
Наталья Спасибо вам большое
