Нейронные сети

В статье рассмотрены основы теории нейронных сетей, позволяющие в дальнейшем обратиться к конкретным структурам, алгоритмам и идеологии практического применения сетей в компьютерных приложениях.

В статье рассмотрен алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения.

В статье рассмотрены алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей без учителя.

Первая статья посвящена описанию применения нейросетевых алгоритмов наряду со стандартными методами линейного и нелинейного регрессионных анализов, нелинейного программирования к прогнозированию рыночных тенденций и оптимальному распределению свободных средств банка между различными рынками и различными инструментами рассматриваемого рынка на примере программного продукта...

Сборник статей молодых ученых – представителей красноярской школы нейроинформатики. Большинство работ связано с созданием нейросетевых алгоритмов обработки данных и реализацией этих алгоритмов на персональных компьютерах. Представлены новые алгоритмы решения классической проблемы заполнения пробелов в данных, описаны технологии нейросетевого производства явных знаний из данных,...

В данной статье разделе рассматривается процедура синтеза нейронных сетей, которые структурно подобны алгоритмам быстрого преобразования Фурье (БПФ). Синтез реализован как многошаговый процесс порождения нейронных слоев. Приведены примеры и количественные оценки структурных моделей.

Сборник научных трудов. — Красноярск: КГТУ, 1998. — 205 с. Россиев А. А. Моделирование данных при помощи кривых для восстановления пробелов в таблицах Горбунова Е. О. Финитность и детерминированность простых программ для кинетической машины кирдина Горбунова Е. О. Алгоритмическая универсальность кинетической машины кирдина Сенашова М. Ю. Погрешности нейронных сетей....