Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Самые посещаемые страницы в книге

Страница книги Просмотры
Градиентные методы обучения 1374
Содержательная постановка задачи 1353
Обучение персептрона. Правило Хебба 1340
Тензорные сети 1159
Формальная постановка задачи 1089
Обучение нейросети 875
Неградиентные методы обучения 738
Персептрон Розенблатта 710
ЛИТЕРАТУРА 603
Обучающее множество 592
Создание нейросети 562
Способ вычисления константы Липшица 560
Инструкции по работе с программой tester 541
Сеть Кохонена 462
Инструкции по работе с программой editor 456
Оценка константы Липшица сети 456
Параметры 455
Целочисленность весов персептронов 455
БНФ языка описания интерпретатора 449
Формальная постановка задачи 427
Лекция 1. Возможности нейронных сетей 422
Введение 383
Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика» 380
Метод динамических ядер 378
Обучение сети Кохонена 367
Ортогональные сети 367
Конструирование нейронных сетей 364
Тест 359
Вопросы к экзамену 348
Примеры сетей и алгоритмов их обучения 345
Лабораторная № 1 337
Краткий обзор нейронных сетей 337
Входные данные 334
Стандарт языка описания сетей 332
Нейронная сеть 328
Адаптивный сумматор 327
Сети Хопфилда 327
Приложение 2. Описание программ пакета «Нейроучебник» 326
Лекции 13, 14. Контрастер 319
Лекции 2 и 3. Сети естественной классификации 319
Кодирование упорядоченных качественных признаков 309
Цвет примера и обучающая выборка 301
Синапс 295
Выбор начального приближения 295
Двуслойность персептрона 292
Сервисные функции 290
Нелинейный Паде преобразователь 285
Главный индекс 285
Сети Хопфилда 284
Константа Липшица сигмоидной сети 284
Кодирование неупорядоченных качественных признаков 276
Сеть Кохонена 272

Генерация: 0.739. Запросов К БД/Cache: 1 / 0
поделиться
Вверх Вниз