Нейронные сети

ВолГТУ, история возникновения нейронных сетей, что есть синапс (схематически и математически), обучение сети и проблемы, связанные с этим

УГНТУ, Уфа, Янтудин М.Н., 2010г. - 23 стр. Дисциплина - Нейронные сети. Теоретические основы нейроинформатики. Элементы нейронных сетей. Архитектура нейронных сетей. Обучение нейронных сетей. Переобучение нейронной сети. Модели нейронных сетей. Программное обеспечение для работы с нейронными сетями. Использование нейронных сетей при принятии инвестиционных решений на рынках...

СПбГУ Математико-механический факультет, 2011. Доклад с иллюстрациями по теме "Модели нейронов". Модели нейронов. Типы функций активации. Стохастическая модель нейрона.

2012 г. , 23 стр., НИЯУ МИФИ. Факультет К. Иванчиков Петр. Содержание: Введение. Нейронные сети. Задачи для нейронных сетей. Истинные преимущества нейронных сетей. Нейрокомпьютеры. История нейрокомпьютеров. Преимущества и недостатки нейрокомпьютеров. Практическое применение. Заключение. Список литературы

Вступ Основні відомості про штучний інтелект. Поняття нейронних мереж та їх особливості. Особливості використання нейронних мереж. Поняття експертних систем. Особливості їх будови і використання та відмінність від експертних систем. Висновок Список використаної літератури

М.: Московская финансово-промышленная академия, 2009. Нейронные сети представляют собой новую и весьма перспективную вычислительную технологию, дающую новые подходы к исследованию динамических задач в финансовой области. Первоначально нейронные сети открыли новые возможности в области распознавания образов, затем к этому прибавились статистические и основанные на методах...

В реферате представлен обзор нейросетей, их свойства, области применения, классификация. Показаны структура и принцип работы нейросетей, а так же принципы обучения. Так же приведен приведен пример нейросетевого регулятора с наблюдающим устройством (15 стр. )

М.: МИЭТ, 2009. — 16 с. Содержание: Нейронные сети. Нейрон как простой вычислительный элемент; персептрон; многослойные нейронные сети; ускоренное обучение в многослойных нейронных сетях; сеть Хопфилда; самоорганизующиеся нейронные сети, самообучающиеся системы.

Уфа, УГАТУ; преподаватель Низамова Г.Ф.; факультет АТС; год: 2011; 20 стр. Содержание: Введение Структура сети Кохонена Обучение сети Кохонена Выбор функции «соседства» Карта Кохонена Задачи, решаемые при помощи карт Кохонена Список литературы

Реферат - Функции активации нейронных сетей. ТОГУ, г.Хабаровск, Кафедра АиС, 2013 г., 16 стр. Введение. Нейронные сети. Активационные функции. Линейная функция. Логистическая (сигмоидальная) функция. Гиперболический тангенс. Заключение. Литература.