Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Самые посещаемые страницы в книге

Страница книги Просмотры
Градиентные методы обучения 937
Обучение персептрона. Правило Хебба 936
Содержательная постановка задачи 821
Тензорные сети 715
Обучение нейросети 705
Неградиентные методы обучения 592
Формальная постановка задачи 479
Персептрон Розенблатта 432
ЛИТЕРАТУРА 411
Создание нейросети 374
Способ вычисления константы Липшица 343
БНФ языка описания интерпретатора 312
Целочисленность весов персептронов 285
Лекция 1. Возможности нейронных сетей 280
Параметры 276
Сеть Кохонена 276
Инструкции по работе с программой editor 268
Формальная постановка задачи 267
Инструкции по работе с программой tester 266
Обучение сети Кохонена 254
Введение 251
Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика» 248
Обучающее множество 243
Примеры сетей и алгоритмов их обучения 240
Сети Хопфилда 230
Оценка константы Липшица сети 228
Ортогональные сети 221
Краткий обзор нейронных сетей 216
Конструирование нейронных сетей 213
Лабораторная № 1 211
Двуслойность персептрона 202
Тест 200
Кодирование упорядоченных качественных признаков 198
Входные данные 197
Адаптивный сумматор 196
Методы построения двойственных сетей 196
Вопросы к экзамену 192
Лекции 2 и 3. Сети естественной классификации 187
Лекции 13, 14. Контрастер 187
Нейронная сеть 185
Стандарт языка описания сетей 184
Цвет примера и обучающая выборка 179
Константа Липшица сигмоидной сети 177
Метод динамических ядер 176
Приложение 2. Описание программ пакета «Нейроучебник» 172
Синапс 171
Лекции 15, 16. Персептрон 171
Сеть Кохонена 170
Лекции 4, 5 и 6. Нейронные сети ассоциативной памяти, функционирующие в дискретном времени 165
Классификация объектов 165
Лекция 10. Оценка и интерпретатор ответа 162
Процедура контрастирования 161

Генерация: 0.458. Запросов К БД/Cache: 1 / 0
поделиться
Вверх Вниз