Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Самые посещаемые страницы в книге

Страница книги Просмотры
Градиентные методы обучения 1413
Обучение персептрона. Правило Хебба 1400
Содержательная постановка задачи 1380
Тензорные сети 1186
Формальная постановка задачи 1140
Обучение нейросети 886
Неградиентные методы обучения 753
Персептрон Розенблатта 738
Обучающее множество 632
ЛИТЕРАТУРА 615
Способ вычисления константы Липшица 585
Инструкции по работе с программой tester 584
Создание нейросети 571
Оценка константы Липшица сети 476
Сеть Кохонена 475
Инструкции по работе с программой editor 471
Целочисленность весов персептронов 470
Параметры 469
БНФ языка описания интерпретатора 459
Формальная постановка задачи 440
Лекция 1. Возможности нейронных сетей 433
Введение 399
Конструирование нейронных сетей 398
Тест 394
Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика» 390
Ортогональные сети 387
Метод динамических ядер 387
Обучение сети Кохонена 376
Вопросы к экзамену 357
Примеры сетей и алгоритмов их обучения 354
Лабораторная № 1 353
Краткий обзор нейронных сетей 348
Стандарт языка описания сетей 346
Нейронная сеть 346
Входные данные 344
Приложение 2. Описание программ пакета «Нейроучебник» 339
Адаптивный сумматор 338
Лекции 2 и 3. Сети естественной классификации 333
Сети Хопфилда 332
Лекции 13, 14. Контрастер 329
Двуслойность персептрона 322
Кодирование упорядоченных качественных признаков 318
Цвет примера и обучающая выборка 305
Сервисные функции 305
Синапс 304
Выбор начального приближения 304
Нелинейный Паде преобразователь 295
Главный индекс 294
Константа Липшица сигмоидной сети 292
Сети Хопфилда 291
Кодирование неупорядоченных качественных признаков 285
Сеть Кохонена 278

Генерация: 0.225. Запросов К БД/Cache: 0 / 1
поделиться
Вверх Вниз