Книга: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Самые посещаемые страницы в книге

Страница книги Просмотры
Градиентные методы обучения 1895
Тензорные сети 1891
Обучение персептрона. Правило Хебба 1824
Содержательная постановка задачи 1737
Формальная постановка задачи 1635
Обучающее множество 1085
Неградиентные методы обучения 1021
Обучение нейросети 1018
Персептрон Розенблатта 944
Инструкции по работе с программой tester 898
Способ вычисления константы Липшица 874
ЛИТЕРАТУРА 796
Создание нейросети 778
Инструкции по работе с программой editor 706
Оценка константы Липшица сети 678
Целочисленность весов персептронов 669
Формальная постановка задачи 667
Лекция 1. Возможности нейронных сетей 665
Тест 643
Сеть Кохонена 622
Конструирование нейронных сетей 592
Введение 588
Ортогональные сети 580
Нейронная сеть 575
Параметры 563
БНФ языка описания интерпретатора 554
Метод динамических ядер 546
Главный индекс 534
Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика» 509
Обучение сети Кохонена 503
Лекции 2 и 3. Сети естественной классификации 500
Приложение 2. Описание программ пакета «Нейроучебник» 497
Входные данные 487
Адаптивный сумматор 483
Лекции 13, 14. Контрастер 481
Стандарт языка описания сетей 475
Сервисные функции 474
Лабораторная № 1 467
Вопросы к экзамену 461
Кодирование упорядоченных качественных признаков 451
Примеры сетей и алгоритмов их обучения 450
Двуслойность персептрона 450
Синапс 450
Сети Хопфилда 442
Краткий обзор нейронных сетей 432
Выбор начального приближения 428
Лекция 10. Оценка и интерпретатор ответа 422
Константа Липшица сигмоидной сети 413
Простейшая предобработка числовых признаков 413
Сети Хопфилда 412
Лекции 15, 16. Персептрон 410
Кодирование неупорядоченных качественных признаков 409

Генерация: 0.737. Запросов К БД/Cache: 1 / 0
поделиться
Вверх Вниз