Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Самые посещаемые страницы в книге

Страница книги Просмотры
Тензорные сети 2299
Градиентные методы обучения 2245
Обучение персептрона. Правило Хебба 2034
Содержательная постановка задачи 1981
Формальная постановка задачи 1821
Неградиентные методы обучения 1497
Обучающее множество 1471
Обучение нейросети 1172
ЛИТЕРАТУРА 1151
Персептрон Розенблатта 1121
Инструкции по работе с программой tester 1079
Способ вычисления константы Липшица 1043
Конструирование нейронных сетей 1010
Создание нейросети 924
Лекция 1. Возможности нейронных сетей 898
Целочисленность весов персептронов 882
Инструкции по работе с программой editor 882
Формальная постановка задачи 877
Введение 852
Оценка константы Липшица сети 843
Тест 830
Ортогональные сети 787
Сеть Кохонена 770
Нейронная сеть 770
Параметры 767
Лекции 2 и 3. Сети естественной классификации 729
Главный индекс 719
Приложение 2. Описание программ пакета «Нейроучебник» 714
Метод динамических ядер 702
Лекции 13, 14. Контрастер 693
БНФ языка описания интерпретатора 682
Адаптивный сумматор 680
Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика» 680
Входные данные 678
Константа Липшица сигмоидной сети 668
Кодирование упорядоченных качественных признаков 665
Обучение сети Кохонена 662
Сервисные функции 655
Стандарт языка описания сетей 644
Лабораторная № 1 642
Предобработанные данные 636
Лекция 10. Оценка и интерпретатор ответа 635
Кодирование неупорядоченных качественных признаков 633
Вопросы к экзамену 629
Лекции 4, 5 и 6. Нейронные сети ассоциативной памяти, функционирующие в дискретном времени 629
Лекция 8. Предобработчик 627
Лекции 15, 16. Персептрон 625
Примеры сетей и алгоритмов их обучения 623
Сеть Кохонена 606
Числовые признаки 606
Двуслойность персептрона 604
Сети Хопфилда 600

Генерация: 1.975. Запросов К БД/Cache: 1 / 0
поделиться
Вверх Вниз