Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Самые посещаемые страницы в книге

Страница книги Просмотры
Градиентные методы обучения 1550
Обучение персептрона. Правило Хебба 1488
Содержательная постановка задачи 1460
Тензорные сети 1307
Формальная постановка задачи 1272
Обучение нейросети 912
Обучающее множество 815
Неградиентные методы обучения 792
Персептрон Розенблатта 777
Способ вычисления константы Липшица 658
ЛИТЕРАТУРА 653
Инструкции по работе с программой tester 644
Создание нейросети 619
Целочисленность весов персептронов 515
Оценка константы Липшица сети 514
Инструкции по работе с программой editor 512
Сеть Кохонена 503
Тест 496
Параметры 487
Формальная постановка задачи 473
БНФ языка описания интерпретатора 472
Лекция 1. Возможности нейронных сетей 465
Конструирование нейронных сетей 435
Введение 429
Ортогональные сети 415
Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика» 414
Нейронная сеть 412
Метод динамических ядер 405
Обучение сети Кохонена 400
Стандарт языка описания сетей 393
Главный индекс 389
Входные данные 382
Примеры сетей и алгоритмов их обучения 377
Вопросы к экзамену 373
Приложение 2. Описание программ пакета «Нейроучебник» 367
Лабораторная № 1 365
Сервисные функции 363
Адаптивный сумматор 363
Лекции 13, 14. Контрастер 362
Краткий обзор нейронных сетей 361
Лекции 2 и 3. Сети естественной классификации 357
Сети Хопфилда 357
Двуслойность персептрона 350
Кодирование упорядоченных качественных признаков 342
Синапс 341
Выбор начального приближения 329
Цвет примера и обучающая выборка 322
Нелинейный Паде преобразователь 314
Сети Хопфилда 312
Константа Липшица сигмоидной сети 310
Кодирование неупорядоченных качественных признаков 307
Лекции 15, 16. Персептрон 300

Генерация: 0.977. Запросов К БД/Cache: 1 / 0
поделиться
Вверх Вниз