Аннотація | 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. Для аспирантов и научных работников, интересующихся методами искусственного интеллекта. Может быть полезна специалистам в области информатики, статистики, физикии технических дисциплин, а также специалистам биомедицинских отраслей знаний.
Содержание
1.ВВЕДЕНИЕ…17
1.1.Биологические основы функционирования нейрона…19
1.2.Первые модели нейронной сети…20
1.3.Прикладные возможности нейронных сетей…22
2.МОДЕЛИНЕЙРОНОВ И МЕТОДЫ ИХ ОБУЧЕНИЯ…25
3.ОДНОНАПРАВЛЕННЫЕ МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
СИГМОИДАЛЬНОГО ТИПА…46
3.1.Однослойная сеть…47
3.2.Многослойный персептрон…50
3.2.1.Структура персептронной сети…50
3.2.2.Алгоритм обратного распространения ошибки…51
3.3.Потоков |