Днепропетровск, ДНУ им. Олеся Гончара, 2014 г. Цель курсовой работы: описание нейронных сетей, понятие искусственных нейронных сетей, распознавание образов. Практическая часть: использование нейронной сети Хопфилда для распознавания образов. Курсовой проект состоит из 30 страниц, 8 рисунков, 5 таблиц. На укр. языке.
Чтобы скачать этот файл зарегистрируйтесь и/или войдите на сайт используя форму сверху.
Обучение нейронной сети, Методы ускорения обучения нейронной сети, Области применения нейронных сетей, Алгоритм обратного распространения ошибки, Аппроксимация функции.
Новосибирский государственный технический университет, 2003. — 80 с. Разработка архитектуры программного обеспечения, позволяющего использовать нейронные сети для обработки данных, а также для изучения, исследования и разработки моделей искусственных нейронных сетей, в том числе, при использовании в учебном процессе. Введение Обзор состояния и развития нейровычислений История...
Нейрон элемента; Искусственные нейронные сети; Сети с прямыми связями, симметричными и литеральным торможением; Расширенная модель искусственного нейрона; Обучение нейронной сети; Нейрокомпьютеры.
Биологический прототип и искусственный нейрон. Сети Хопфилда. Распознавание цифр с помощью сетей Хопфилда. В настоящее время многие ученые занимаются исследованием нейронных сетей , устойчивости тех или иных конфигураций, однако далеко не все задачи распознавания образов могут быть решены нейронными сетями . А если и могут быть решены, то с какими-либо ограничениями, что...
СПб.: Альфа-книга, 2017. — 274 с. — ISBN: 9785990944572. Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание...
Пер. с англ. — 2-е изд., испр. — М.: Вильямс, 2006. — 1104 с. — ISBN 5-8459-0890-6. В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную...
