Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Самые посещаемые страницы в книге

Страница книги Просмотры
Тензорные сети 2384
Градиентные методы обучения 2355
Обучение персептрона. Правило Хебба 2126
Содержательная постановка задачи 2035
Формальная постановка задачи 1887
Неградиентные методы обучения 1711
Обучающее множество 1552
ЛИТЕРАТУРА 1225
Обучение нейросети 1220
Персептрон Розенблатта 1209
Инструкции по работе с программой tester 1144
Способ вычисления константы Липшица 1114
Конструирование нейронных сетей 1088
Создание нейросети 984
Лекция 1. Возможности нейронных сетей 975
Целочисленность весов персептронов 957
Инструкции по работе с программой editor 944
Формальная постановка задачи 943
Введение 919
Оценка константы Липшица сети 901
Тест 882
Ортогональные сети 864
Сеть Кохонена 840
Параметры 826
Нейронная сеть 825
Лекции 2 и 3. Сети естественной классификации 800
Приложение 2. Описание программ пакета «Нейроучебник» 794
Адаптивный сумматор 778
Константа Липшица сигмоидной сети 773
Главный индекс 767
Стандарт языка описания сетей 764
Лекции 13, 14. Контрастер 762
Кодирование упорядоченных качественных признаков 762
Метод динамических ядер 758
Входные данные 756
Предобработанные данные 746
БНФ языка описания интерпретатора 745
Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика» 727
Обучение сети Кохонена 720
Лекция 8. Предобработчик 710
Сервисные функции 709
Кодирование неупорядоченных качественных признаков 703
Лекция 10. Оценка и интерпретатор ответа 701
Лекции 4, 5 и 6. Нейронные сети ассоциативной памяти, функционирующие в дискретном времени 700
Лабораторная № 1 699
Примеры сетей и алгоритмов их обучения 699
Лекции 15, 16. Персептрон 689
Вопросы к экзамену 686
Числовые признаки 685
Сеть Кохонена 677
Лекция 7.1. Двойственные сети 676
Сети Хопфилда 674

Генерация: 1.215. Запросов К БД/Cache: 1 / 0
поделиться
Вверх Вниз