Снежинск: Лаборатотория Искусственных Нейронных Сетей НТО-2, ВНИИТФ, 1998. Введение в предмет Computational Neuroscience (вычислительная нейронаука). Истоки нейронауки: достижения биологии и физиологии, психологии, дискретная математики, кибернетики, статистической физики и синергетики. Роль компьютерного моделирования. Философские основания нейронауки. Исторический обзор....
Лабораторная работа № 2. СПГУТелекоммуникаций. В лабораторной работе используются эмуляторы NeuroPro 0.25 и Forecast, в первом эмуляторе в качестве примера приводится возможность прогноза результатов выборов, а во втором эмуляторе реализуется система прогнозирования отказов аппаратуры связи. Цель работы – ознакомление с основными параметрами нейронной сети и исследование...
Методические указания. — СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций имени М.А. Бонч-Бруевича (СПбГУТ). Приведены методические указания по выполнению лабораторной работы по курсу "Нейрокомпьютерные системы". Цель работы - продемонстрировать возможности различения зрительных образов на основе эмуляторов нейронных сетей Neuro Windows и Nbp.
Neural Network Learning and Expert Systems presents a unified and in-depth development of neural network learning algorithms and neural network expert systems. Especially suitable for students and researchers in computer science, engineering, and psychology, it provides a systematic development of neural network learning algorithms from a computational perspective. This is coupled...
Комментарии