Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Самые посещаемые страницы в книге

Страница книги Просмотры
Градиентные методы обучения 2471
Тензорные сети 2469
Обучение персептрона. Правило Хебба 2206
Содержательная постановка задачи 2100
Формальная постановка задачи 1968
Неградиентные методы обучения 1814
Обучающее множество 1625
ЛИТЕРАТУРА 1314
Персептрон Розенблатта 1279
Обучение нейросети 1278
Инструкции по работе с программой tester 1219
Способ вычисления константы Липшица 1175
Конструирование нейронных сетей 1168
Лекция 1. Возможности нейронных сетей 1059
Создание нейросети 1054
Целочисленность весов персептронов 1045
Формальная постановка задачи 1018
Инструкции по работе с программой editor 1013
Введение 988
Оценка константы Липшица сети 969
Тест 947
Ортогональные сети 943
Сеть Кохонена 899
Нейронная сеть 893
Лекции 2 и 3. Сети естественной классификации 890
Параметры 871
Адаптивный сумматор 871
Приложение 2. Описание программ пакета «Нейроучебник» 867
Константа Липшица сигмоидной сети 853
Входные данные 851
Кодирование упорядоченных качественных признаков 842
Предобработанные данные 826
Стандарт языка описания сетей 826
Лекции 13, 14. Контрастер 824
Метод динамических ядер 812
БНФ языка описания интерпретатора 807
Главный индекс 806
Лекция 8. Предобработчик 800
Обучение сети Кохонена 787
Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика» 784
Лекция 10. Оценка и интерпретатор ответа 776
Кодирование неупорядоченных качественных признаков 775
Числовые признаки 773
Лекции 4, 5 и 6. Нейронные сети ассоциативной памяти, функционирующие в дискретном времени 773
Лабораторная № 1 770
Примеры сетей и алгоритмов их обучения 768
Лекция 7.1. Двойственные сети 768
Сеть Кохонена 755
Лекции 15, 16. Персептрон 755
Сервисные функции 755
Вопросы к экзамену 751
Сети Хопфилда 749

Генерация: 0.061. Запросов К БД/Cache: 0 / 1
поделиться
Вверх Вниз