Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Самые посещаемые страницы в книге

Страница книги Просмотры
Градиентные методы обучения 1622
Обучение персептрона. Правило Хебба 1577
Содержательная постановка задачи 1513
Тензорные сети 1393
Формальная постановка задачи 1358
Обучение нейросети 930
Обучающее множество 905
Неградиентные методы обучения 830
Персептрон Розенблатта 816
Способ вычисления константы Липшица 722
Инструкции по работе с программой tester 700
ЛИТЕРАТУРА 681
Создание нейросети 654
Тест 593
Инструкции по работе с программой editor 571
Оценка константы Липшица сети 556
Целочисленность весов персептронов 553
Сеть Кохонена 530
Формальная постановка задачи 513
Нейронная сеть 509
Параметры 504
БНФ языка описания интерпретатора 495
Лекция 1. Возможности нейронных сетей 484
Конструирование нейронных сетей 468
Главный индекс 467
Введение 458
Ортогональные сети 457
Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика» 438
Стандарт языка описания сетей 428
Метод динамических ядер 425
Обучение сети Кохонена 418
Сервисные функции 416
Входные данные 405
Вопросы к экзамену 399
Примеры сетей и алгоритмов их обучения 395
Лекции 13, 14. Контрастер 390
Приложение 2. Описание программ пакета «Нейроучебник» 389
Адаптивный сумматор 386
Краткий обзор нейронных сетей 384
Лабораторная № 1 382
Двуслойность персептрона 378
Лекции 2 и 3. Сети естественной классификации 377
Сети Хопфилда 375
Синапс 374
Кодирование упорядоченных качественных признаков 373
Выбор начального приближения 365
Сети Хопфилда 344
Цвет примера и обучающая выборка 339
Нелинейный Паде преобразователь 337
Константа Липшица сигмоидной сети 327
Простейшая предобработка числовых признаков 326
Кодирование неупорядоченных качественных признаков 325

Генерация: 3.061. Запросов К БД/Cache: 1 / 0
поделиться
Вверх Вниз