Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Самые посещаемые страницы в книге

Страница книги Просмотры
Градиентные методы обучения 1772
Обучение персептрона. Правило Хебба 1725
Содержательная постановка задачи 1620
Тензорные сети 1585
Формальная постановка задачи 1519
Обучающее множество 985
Обучение нейросети 965
Неградиентные методы обучения 906
Персептрон Розенблатта 858
Инструкции по работе с программой tester 811
Способ вычисления константы Липшица 780
ЛИТЕРАТУРА 724
Создание нейросети 701
Инструкции по работе с программой editor 656
Тест 619
Целочисленность весов персептронов 611
Оценка константы Липшица сети 600
Сеть Кохонена 573
Формальная постановка задачи 535
Нейронная сеть 533
Лекция 1. Возможности нейронных сетей 530
Параметры 528
БНФ языка описания интерпретатора 510
Конструирование нейронных сетей 503
Ортогональные сети 497
Главный индекс 491
Введение 488
Метод динамических ядер 473
Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика» 464
Обучение сети Кохонена 452
Стандарт языка описания сетей 444
Сервисные функции 441
Адаптивный сумматор 437
Входные данные 426
Приложение 2. Описание программ пакета «Нейроучебник» 422
Лекции 2 и 3. Сети естественной классификации 415
Вопросы к экзамену 412
Лабораторная № 1 411
Примеры сетей и алгоритмов их обучения 407
Лекции 13, 14. Контрастер 405
Двуслойность персептрона 405
Сети Хопфилда 400
Краткий обзор нейронных сетей 400
Кодирование упорядоченных качественных признаков 398
Синапс 396
Выбор начального приближения 385
Сети Хопфилда 366
Константа Липшица сигмоидной сети 364
Простейшая предобработка числовых признаков 356
Лекции 15, 16. Персептрон 354
Кодирование неупорядоченных качественных признаков 354
Цвет примера и обучающая выборка 352

Генерация: 0.763. Запросов К БД/Cache: 1 / 0
поделиться
Вверх Вниз