Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Самые посещаемые страницы в книге

Страница книги Просмотры
Градиентные методы обучения 1249
Содержательная постановка задачи 1210
Обучение персептрона. Правило Хебба 1191
Тензорные сети 1027
Формальная постановка задачи 928
Обучение нейросети 841
Неградиентные методы обучения 683
Персептрон Розенблатта 633
ЛИТЕРАТУРА 548
Создание нейросети 519
Обучающее множество 514
Способ вычисления константы Липшица 480
Инструкции по работе с программой tester 440
БНФ языка описания интерпретатора 416
Инструкции по работе с программой editor 413
Сеть Кохонена 412
Параметры 403
Целочисленность весов персептронов 403
Оценка константы Липшица сети 384
Лекция 1. Возможности нейронных сетей 374
Формальная постановка задачи 365
Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика» 341
Введение 334
Обучение сети Кохонена 334
Метод динамических ядер 319
Тест 316
Конструирование нейронных сетей 313
Лабораторная № 1 312
Ортогональные сети 311
Вопросы к экзамену 306
Примеры сетей и алгоритмов их обучения 306
Входные данные 304
Краткий обзор нейронных сетей 304
Стандарт языка описания сетей 304
Сети Хопфилда 290
Адаптивный сумматор 284
Кодирование упорядоченных качественных признаков 281
Нейронная сеть 278
Лекции 2 и 3. Сети естественной классификации 274
Цвет примера и обучающая выборка 268
Двуслойность персептрона 261
Синапс 260
Лекции 13, 14. Контрастер 257
Константа Липшица сигмоидной сети 254
Главный индекс 252
Нелинейный Паде преобразователь 249
Сервисные функции 248
Выбор начального приближения 248
Приложение 2. Описание программ пакета «Нейроучебник» 247
Методы построения двойственных сетей 241
Сеть Кохонена 240
Кодирование неупорядоченных качественных признаков 239

Генерация: 0.420. Запросов К БД/Cache: 1 / 0
поделиться
Вверх Вниз