Springer, 2022. — 528 p. — ISBN 978-3-030-92525-3. This book focuses on neuromorphic computing principles and organization and how to build fault-tolerant scalable hardware for large and medium scale spiking neural networks with learning capabilities. In addition, the book describes in a comprehensive way the organization and how to design a spike-based neuromorphic system to...
CRC Press, 2023. — 324 p. — ISBN: 978-1-032-35988-5. More frequent and complex cyber threats require robust, automated, and rapid responses from cyber-security specialists. This book offers a complete study in the area of graph learning in cyber, emphasizing graph neural networks (GNNs) and their cyber-security applications. Three parts examine the basics, methods and...
Springer, 1997. — 266 p. Neural Networks and Fuzzy Systems: Theory and Applications discusses theories that have proven useful in applying neural networks and fuzzy systems to real world problems. The book includes performance comparison of neural networks and fuzzy systems using data gathered from real systems. Topics covered include the Hopfield network for combinatorial...
IOS Press, 2003. — 334 p. The aims of this book are to disseminate wider and in-depth theoretical and practical knowledge about neural networks in measurement, instrumentation and related industrial applications, to create a clear consciousness about the effectiveness of these techniques as well as the measurement and instrumentation application problems in industrial...
Amsterdam: IOS Press, 2003. — 256 p. — (NATO Science Series). — ISBN: 1-58603-324-7. This work reports critical analyses on complexity issues in the continuum setting and on generalization to new examples, which are two basic milestones in learning from examples in connectionist models. The problem of loading the weights of neural networks, which is often framed as continuous...
New York: Springer, 2017. — 299 p. This must-read text/reference introduces the fundamental concepts of convolutional neural networks (ConvNets), offering practical guidance on using libraries to implement ConvNets in applications of traffic sign detection and classification. The work presents techniques for optimizing the computational efficiency of ConvNets, as well as...
Wiley-IEEE Press, 2007, 681 pages, ISBN: 047005669X
The Handbook of Neural Engineering provides theoretical foundations in computational neural science and engineering and current applications in wearable and implantable neural sensors/probes. Inside, leading experts from diverse disciplinary groups representing academia, industry, and private and government organizations...
Springer, 2025. — 256 p. Mathematical chaos in neural networks is a powerful tool that reflects the world’s complexity and has the potential to uncover the mysteries of the brain’s intellectual activity. Through this monograph, the authors aim to contribute to modern chaos research, combining it with the fundamentals of classical dynamical systems and differential equations....
Springer, 2025. — 256 p. — ISBN 978-3-031-68965-9. Mathematical chaos in neural networks is a powerful tool that reflects the world’s complexity and has the potential to uncover the mysteries of the brain’s intellectual activity. Through this monograph, the authors aim to contribute to modern chaos research, combining it with the fundamentals of classical dynamical systems and...
Springer, 2014. — 176 p. This book addresses the new models in mathematical neuroscience and artificial neural networks, which have many similarities with the structure of the human brain and the functions of cells by electronic circuits. The networks have been investigated due to their extensive applications in classification of patterns, associative memories, image...
World Scientific Publishing, 2018. — 221 p. — ISBN: 978-981-3233-42-3. The Boolean network (BN) is a mathematical model of genetic networks and other biological networks. Although extensive studies have been done on BNs from a viewpoint of complex systems, not so many studies have been undertaken from a computational viewpoint. This book presents rigorous algorithmic results on...
Academic Press, 2019. — 165 p. — ISBN: 978-0-12-818247-5. This book presents current trends for the solution of complex engineering problems that cannot be solved through conventional methods. The proposed methodologies can be applied to modeling, pattern recognition, classification, forecasting, estimation, and more. Readers will find different methodologies to solve various...
New Delhi: New Age Publishers, 2008. — 276 p. This book attempts to provide the reader with basic concepts and engineering applications of Fuzzy Logic and Neural Networks. Some of the material in this book contains timely material and thus may heavily change throughout the ages. The choice of describing engineering applications coincides with the Fuzzy Logic and Neural Network...
Springer, 2006. — 258 pp. — ISBN: 978-0387-33415-8. Artificial neural networks (ANNs) offer a general framework for representing non-linear mappings from several input variables to several output variables, and they can be considered as an extension of the many conventional mapping techniques. In addition to many considerations on their biological foundations and their really...
Springer, 2006. — 265 p. Artificial neural networks (ANNs) offer a general framework for representing non-linear mappings from several input variables to several output variables, and they can be considered as an extension of the many conventional mapping techniques. In addition to many considerations on their biological foundations and their really wide spectrum of...
Elsevier, 2002. — 387 p.
This volume is concerned with the analysis and interpretation of multivariate measurements commonly found in the mineral and metallurgical industries, with the emphasis on the use of neural networks.The book is primarily aimed at the practicing metallurgist or process engineer, and a considerable part of it is of necessity devoted to the basic theory...
Columbia University Press, 2001, 205 pages One of the earliest proponents of neural engineering to build artificially intelligent systems, Aleksander (Imperial Coll. of Science, Technology, and Medicine, London) has more than 30 years of artifical intelligence research under his belt. Though he covers a substantial amount of engineering as it applies to building machines with...
Nova Science Pub Inc, 2020. — 234 p. — (COMPUTER SCIENCE, TECHNOLOGY AND APPLICATIONS). — ISBN 9781536171884. “With respect to the ever-increasing developments in artificial intelligence and artificial neural network applications in different scopes such as medicine, industry, biology, history, military industries, recognition science, space, machine learning and etc., Neural...
Springer, 2014. — 203 p. Ordinary neuro-fuzzy systems (i.e. type-1 neuro-fuzzy systems) have been successfully used in a wide range of applications. To design ordinary neuro-fuzzy systems, knowledge of human experts and experimental data are needed for construction of fuzzy rules and membership functions based on available linguistic or numeric information. However, in many...
Springer, 2022. — 336 p. This book goes into a detailed investigation of adapting artificial neural network (ANN) and structural equation modeling (SEM) techniques in marketing and consumer research. The aim of using a dual-stage SEM and ANN approach is to obtain linear and non-compensated relationships because the ANN method captures non-compensated relationships based on the...
Springer, 2022. — 336 p. This book goes into a detailed investigation of adapting artificial neural network (ANN) and structural equation modeling (SEM) techniques in marketing and consumer research. The aim of using a dual-stage SEM and ANN approach is to obtain linear and non-compensated relationships because the ANN method captures non-compensated relationships based on the...
Springer, 2019. — 315 p. — ISBN: 978-3-030-24454-5. This book provides a state-of-the-art overview on the dynamics and coevolution in multi-level strategic interaction games. As such it summarizes the results of the European CONGAS project, which developed new mathematical models and tools for the analysis, prediction and control of dynamical processes in systems possessing a...
Cambridge: Cambridge University Press, 1989. — 263 p. Exploring one of the most exciting and potentially rewarding areas of scientific research, the study of the principles and mechanisms underlying brain function, this book introduces and explains the techniques brought from physics to the study of neural networks and the insights they have stimulated. Substantial progress in...
Springer, 2011. — 116 p. This brief monograph is the first one to deal exclusively with the quantitative approximation by artificial neural networks to the identity-unit operator. Here we study with rates the approximation properties of the right sigmoidal and hyperbolic tangent artificial neural network positive linear operators. In particular we study the degree of...
Cambridge: MIT Press, 1997. — 650 p. — ANDJP 0-262-51081-2. An Introduction to Neural Networks falls into a new ecological niche for texts. Based on notes that have been class-tested for more than a decade, it is aimed at cognitive science and neuroscience students who need to understand brain function in terms of computational modeling, and at engineers who want to go beyond...
Society for Industrial and Applied Mathematics, 2001, -143 pp. This short book considers selected topics involving the interplay between certain areas of discrete mathematics and the simplest types of artificial neural networks. Graph theory, some partially ordered set theory, computational complexity, and discrete probability theory are among the mathematical topics involved....
Cambridge University Press, 2009, 389 pages This important work describes recent theoretical advances in the study of artificial neural networks. It explores probabilistic models of supervised learning problems, and addresses the key statistical and computational questions. Chapters survey research on pattern classification with binary-output networks, including a discussion of...
Издательство MIT Press, 2003, -1309 pp. Like the first edition, which it replaces, this volume is inspired by two great questions: How does the brain work? and How can we build intelligent machines? As in the first edition, the heart of the book is a set of close to 300 articles in Part III which cover the whole spectrum of Brain Theory and Neural Networks. To help readers...
Springer Briefs in Applied Sciences and Technology: Computational Intelligence. — Springer, 2014. — 81 p. In this book, a novel optimization method inspired by a paradigm from nature is introduced. The chemical reactions are used as a paradigm to propose an optimization method that simulates these natural processes. The proposed algorithm is described in detail and then a set...
Technical University of Munich, 2019. — 184 p. The thesis presents a state-of-the-art approach for numerical modeling of reservoir sedimentation under climate change scenarios. The approach uses cascade modeling along with an automatic calibration of models using accurate sediment load boundary conditions that were reconstructed with wavelet artificial neural networks.
Academic Press, 2019. — 298 p. — ISBN: 978-0-12-811926-6. This book details the methodologies that are useful for keeping an ideal human-machine system up-to-date, along with information on how to prevent potential overload and minimize errors. It discusses neural measures and the proper methods and technologies to maximize performance, thus providing a resource for...
John Wiley, 2002. — 313 p. The definition of human intelligence has always been elusive. Despite years of research, scientists are still unable to describe accurately the reasoning process of the human brain. Scientific models have been used to describe the human reasoning process. Even though such models are never foolproof, they turn out to be suitable for most practical...
Birkhäuser, 1998. — 307 p. This book is devoted to a novel conceptual theoretical framework of neuro science and is an attempt to show that we can postulate a very small number of assumptions and utilize their heuristics to explain a very large spectrum of brain phenomena. The major assumption made in this book is that inborn and acquired neural automatisms are generated...
Nornwood: Intellect Ltd, 1994. — 511 p. Presenting research on the computational abilities of connectionist, neural, and neurally inspired systems, this series emphasizes the question of how connectionist or neural network models can be made to perform rapid, short-term types of computation that are useful in higher level cognitive processes. The most recent volumes are...
Springer, 2015. — 392 p. This research book aims to provide the reader with a selection of high-quality papers devoted to current progress and recent advances in the now mature field of Artificial Neural Networks (ANN). Not only relatively novel models or modifications of current ones are presented, but many aspects of interest related to their architecture and design are...
Springer, 2015. — 392 p.
This book collects research works that exploit neural networks and machine learning techniques from a multidisciplinary perspective. Subjects covered include theoretical, methodological and computational topics which are grouped together into chapters devoted to the discussion of novelties and innovations related to the field of Artificial Neural Networks...
Springer, 2016. — 525 p. Advances in Neural Networks: Computational and Theoretical Issues is a book series dedicated to recent advances in computational and theoretical issues of artificial intelligence methods. Special attention is reserved to information communication technologies (ICT) applications that are of public utility and profitable for a living science that simplify...
Springer, 2017. — 122 p. Neuroscience is nowadays one of the most appealing research fields for interdisciplinary research. The rich dynamics and complexity of living neuronal networks, and the brain in particular, has long fascinated biologists, physicists and mathematicians alike. In the last decade, however, and thanks to the giant development in computational tools and...
Springer, 2022. — 361 p. — (Understanding Complex Systems). — ISBN 978-3-030-91373-1. This book discusses its potential to model real-world systems and how considering their higher-order organization can lead to the emergence of novel dynamical behavior. Over the last decades, networks have emerged as the paradigmatic framework to model complex systems. Yet, as simple...
Idea Group, 2006. — 411 p. Studies into human movement sciences have been usually undertaken from an interdisciplinary perspective. Individuals and groups who are involved in movement science research come from a number of diverse backgrounds, including: biomechanics, biomedical engineering, health science, exercise science, sports science, computer science, clinical science,...
Springer, 2003. — 244 p. It is my pleasure and privilege to write the foreword for this book, whose results I have been following and awaiting for the last few years. This monograph represents the outcome of an ambitious project oriented towards advancing our knowledge of the way the human visual system processes images, and about the way it combines high level hypotheses with...
Now Publishers, 2009. — 130. Can machine learning deliver AI? Theoretical results, inspiration from the brain and cognition, as well as machine learning experiments suggest that in order to learn the kind of complicated functions that can represent high-level abstractions (e.g. in vision, language, and other AI-level tasks), one would need deep architectures. Deep architectures...
Athena Scientific, 1996. — 505 p. This is the first textbook that fully explains the neuro-dynamic programming/reinforcement learning methodology, which is a recent breakthrough in the practical application of neural networks and dynamic programming to complex problems of planning, optimal decision making, and intelligent control. Neuro-dynamic programming uses neural network...
Singapore: Springer, 2017. - 267 p. This book focuses on neuro-engineering and neural computing, a multi-disciplinary field of research attracting considerable attention from engineers, neuroscientists, microbiologists and material scientists. It explores a range of topics concerning the design and development of innovative neural and brain interfacing technologies, as well as...
Springer, 2017. — 74 p. — (SpringerBriefs in Computer Science). — ISBN10: 3319703374, 13 978-3319703374. The key component in forecasting demand and consumption of resources in a supply network is an accurate prediction of real-valued time series. Indeed, both service interruptions and resource waste can be reduced with the implementation of an effective forecasting system....
Springer, 2013. — 546 p. This handbook is inspired by two fundamental questions: Can intelligent learning machines be built? and Can they be applied to face problems otherwise unsolvable?. A simple unique answer certainly does not exist to the first question. Instead in the last three decades, the great amount of research in machine learning has succeeded in answering many...
Springer, 2009. — 296 p. This research book presents some of the most recent advances in neural information processing models including both theoretical concepts and practical applications. The contributions include: Advances in neural information processing paradigms Self organising structures Unsupervised and supervised learning of graph domains Neural grammar networks Model...
Oxford: Oxford University Press, 2018. — 417 p. Multilayer networks is a rising topic in Network Science which characterizes the structure and the function of complex systems formed by several interacting networks. Multilayer networks research has been propelled forward by the wide realm of applications in social, biological and infrastructure networks and the large availability...
New York: Springer, 2019. — 150 p. This book describes models of the neuron and multilayer neural structures, with a particular focus on mathematical models. It also discusses electronic circuits used as models of the neuron and the synapse, and analyses the relations between the circuits and mathematical models in detail. The first part describes the biological foundations and...
Oxford University Press, 1996. — 504 p. — ISBN10: 0198538642 Базовая книга для преподавания нейронных сетей в западных университетах. This is the first comprehensive treatment of feed-forward neural networks from the perspective of statistical pattern recognition. After introducing the basic concepts, the book examines techniques for modeling probability density functions and...
Oxford: Clarendon Press, 1995. — 498 p. Bishop is a leading researcher who has a deep understanding of the material and has gone to great lengths to organize it into a sequence that makes sense. He has wisely avoided the temptation to try to cover everything and has therefore omitted interesting topics like reinforcement learning, Hopfield Networks and Boltzmann machines in...
Wiley – Scrivener Publishing, 2017. — 303 p. — ISBN: 978-1-119-22354-2. Artificial neural network (ANN) has proven to be a universal approximator for any non-linear continuous function with arbitrary accuracy. This book presents how to apply ANN to measure various software reliability indicators: number of failures in a given time, time between successive failures, fault-prone...
Ruhr University Bochum, 2018. — 231 p. With the increasing availability of digitized resources of historical documents, interest in effective natural language processing (NLP) for these documents is on the rise. However, the abundance of variant spellings makes them challenging to work with both for human users and for NLP tools. Normalization to contemporary spelling is often...
Springer International Publishing AG, 2017. — 457 p. — (Texts in Applied Mathematics 66) — ISBN10: 331951170X. This book is intended as a text for a one-semester course on Mathematical and Computational Neuroscience for upper-level undergraduate and beginning graduate students of mathematics, the natural sciences, engineering, or computer science. An undergraduate introduction...
Springer International Publishing AG, 2017. — 445 p. — (Texts in Applied Mathematics 66) — ISBN10: 331951170X. This book is intended as a text for a one-semester course on Mathematical and Computational Neuroscience for upper-level undergraduate and beginning graduate students of mathematics, the natural sciences, engineering, or computer science. An undergraduate introduction...
Busharest: GAER Publishing House, 2020. — 84 p. This book covers in the first part the theoretical aspects of neural networks and their functionality, and then based on the discussed concepts it explains how to find-tune a neural network to yield highly accurate prediction results which are adaptable to any classification tasks. The introductory part is extremely beneficial to...
Springer, 1995. — 296 p. This book is the result of a concerted action by the departments of Computer Science and Mathematics of the University of Limburg (Maastricht, The Netherlands) to develop a collection of lectures, specifically dedicated to informing the industrial world about the potential of using neural networks. For this reason, both departments had worked together...
Springer, 1995. — 295 p. This book presents carefully revised versions of tutorial lectures given during a School on Artificial Neural Networks for the industrial world held at the University of Limburg in Maastricht, Belgium. The major ANN architectures are discussed to show their powerful possibilities for empirical data analysis, particularly in situations where other methods...
CRC Press, 1997. — 278 p. — ISBN 13: 978-0-7503-0499-3. Neural Network Analysis, Architectures and Applications discusses the main areas of neural networks, with each authoritative chapter covering the latest information from different perspectives. Divided into three parts, the book first lays the groundwork for understanding and simplifying networks. It then describes novel...
CRC Press, 1997. — 278 p. — ISBN 13: 978-0-7503-0499-3. Neural Network Analysis, Architectures and Applications discusses the main areas of neural networks, with each authoritative chapter covering the latest information from different perspectives. Divided into three parts, the book first lays the groundwork for understanding and simplifying networks. It then describes novel...
CRC Press, 1997. — 278 p. — ISBN 13: 978-0-7503-0499-3. Neural Network Analysis, Architectures and Applications discusses the main areas of neural networks, with each authoritative chapter covering the latest information from different perspectives. Divided into three parts, the book first lays the groundwork for understanding and simplifying networks. It then describes novel...
CRC Press, 1997. — 278 p. — ISBN 13: 978-0-7503-0499-3. Neural Network Analysis, Architectures and Applications discusses the main areas of neural networks, with each authoritative chapter covering the latest information from different perspectives. Divided into three parts, the book first lays the groundwork for understanding and simplifying networks. It then describes novel...
Neural Computation 22, 1–32 (2010). Neurons receive thousands of presynaptic input spike trains while emitting a single output spike train. This drastic dimensionality reduction suggests considering a neuron as a bottleneck for information transmission. Extending recent results, we propose a simple learning rule for the weights of spiking neurons derived from the information...
We show that under suitable assumptions (primarily linearization) a simple and perspicuous online learning rule for Information Bottleneck optimization with spiking neurons can be derived. This rule performs on common benchmark tasks as well as a rather complex rule that has previously been proposed. Furthermore, the transparency of this new learning rule makes a theoretical...
Academic Press, 2016. — 484. Fundamentals of Brain Network Analysis is a comprehensive and accessible introduction to methods for unraveling the extraordinary complexity of neuronal connectivity. From the perspective of graph theory and network science, this book introduces, motivates and explains techniques for modeling brain networks as graphs of nodes connected by edges, and...
Singapore: World Scientific, 2019. — 418 p. Fault diagnosis is useful for technicians to detect, isolate, identify faults, and troubleshoot. Bayesian network (BN) is a probabilistic graphical model that effectively deals with various uncertainty problems. This model is increasingly utilized in fault diagnosis. This unique compendium presents bibliographical review on the use of...
Nova Science Pub Inc., NY, USA, 2017. — 243 p. — (Computer Science, Technology and Applications) — ISBN: 1634859642. В настоящей книге представлены новые исследования искусственных нейронных сетей (ANN). Обсуждаемые темы включают применение ANN в области химии и химической инженерии; применение ANN в прогнозировании свойств биодизельного топлива из компонентов жирных кислот;...
Independently published, 2023. – 80 p. Нейронные сети для начинающих: подробное руководство по пониманию возможностей искусственного интеллекта Dive into the foundations of Artificial Intelligence, demystifying the core concept of Neural Networks. From the basics of neurons and synapses to the intricate architecture of these intelligent systems, each chapter unfolds the secrets...
Springer, 2010. - 617 pages. The book shows a very original organization addressing in a non traditional way, but with a systematic approach, to who has an interest in using mathematics in the social sciences. The book is divided in four parts: (a) a historical part, written by Vittorio Capecchi which helps us understand the changes in the relationship between mathematics and...
New York: Wiley-ISTE, 2020. — 230 p. With the end of Moore's law and the emergence of new application needs such as those of the Internet of Things (IoT) or Artificial Intelligence (AI), neuro-inspired, or neuromorphic, information processing is attracting more and more attention from the scientific community. Its principle is to emulate in a simplified way the formidable...
InTech, 2011. — 112 p. The RNNs (Recurrent Neural Networks) are a general case of artificial neural networks where the connections are not feed-forward ones only. In RNNs, connections between units form directed cycles, providing an implicit internal memory. Those RNNs are adapted to problems dealing with signals evolving through time. Their internal memory gives them the...
3rd ed. — Springer, 2021. — 369 p. — ISBN: 1071608258. This volume presents examples of how Artificial Neural Networks (ANNs) are applied in biological sciences and related areas. Chapters cover a wide variety of topics, including the analysis of intracellular sorting information, prediction of the behavior of bacterial communities, biometric authentication, studies of...
2nd edition. — Humana Press, 2015. — 353 p. — (Methods in Molecular Biology 1260). Artificial Neural Networks (ANNs) are among the most fundamental techniques within the field of Artificial Intelligence. Their operation loosely emulates the functioning of the human brain, but the value of an ANN extends well beyond its role as a biological model. An ANN can both memorize and...
3rd edition. — Humana Press, 2021. — 368 p. — ISBN 978-1-0716-0825-8. This volume presents examples of how Artificial Neural Networks (ANNs) are applied in biological sciences and related areas. Chapters cover a wide variety of topics, including the analysis of intracellular sorting information, prediction of the behavior of bacterial communities, biometric authentication,...
Springer International Publishing AG, 2018. — 95 p. — (SpringerBriefs in Computer Science). — ISBN: 978-3-319-75303-4. This SpringerBrief describes how to build a rigorous end-to-end mathematical framework for deep neural networks. The authors provide tools to represent and describe neural networks, casting previous results in the field in a more natural light. In particular,...
World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd., 2021. — 191 p. — ISBN 978-981-123-020-2. The aim of this book is to handle different application problems of science and engineering using expert Artificial Neural Network (ANN). As such, the book starts with basics of ANN along with different mathematical preliminaries with respect to algebraic equations. Then it addresses ANN based...
Boca Raton: CRC Press, 2017. — 153 p. Differential equations play a vital role in the fields of engineering and science. Problems in engineering and science can be modeled using ordinary or partial differential equations. Analytical solutions of differential equations may not be obtained easily, so numerical methods have been developed to handle them. Machine intelligence methods,...
Lawrence Erlbaum, 1995. — 575 p. Almost ten years have passed since the publication of the now classic volumes Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition. These volumes marked a renewal in the study of brain-inspired computations as models of human cognition. Since the publication of these two volumes, thousands of scientists and engineers...
Springer, 2007. — 509 p.
Nowadays neural computation has become an interdisciplinary field in its own right; researches have been conducted ranging from diverse disciplines, e.g. computational neuroscience and cognitive science, mathematics, physics, computer science, and other engineering disciplines. From different perspectives, neural computation provides an alternative...
Springer, 2011. — 487 p. — ISBN: 978-0-85729-096-0. The Boolean network has become a powerful tool for describing and simulating cellular networks in which the elements behave in an on–off fashion. Analysis and Control of Boolean Networks presents a systematic new approach to the investigation of Boolean control networks. The fundamental tool in this approach is a novel matrix...
CRC Press, 2011. — 257 p.
Using real-life examples to illustrate the performance of learning algorithms and instructing readers how to apply them to practical applications, this work offers a comprehensive treatment of subspace learning algorithms for neural networks. The authors summarize a decade of high quality research offering a host of practical applications. They...
Ruhr-Universität Bochum, Germany, Cheng S., 2021. Artificial neural networks (ANN) were inspired by the architecture and function of the brain. Nevertheless, their greatest strength is not that they are good models of the brain, but rather that they are powerful function approximators. Since the 1980's many types of ANN have been developed and tricks for training ANNs on data...
Academic Press, 2019. — 369 p. — ISBN: 9780128177969. Source Separation and Machine Learning presents the fundamentals in adaptive learning algorithms for Blind Source Separation (BSS) and emphasizes the importance of machine learning perspectives. It illustrates how BSS problems are tackled through adaptive learning algorithms and model-based approaches using the latest...
Издательство Imperial College Press, 2007, -322 pp. The area of Neural computing that we shall discuss in this book represents a combination of techniques of classical optimization, statistics, and information theory. Neural network was once widely called artificial neural networks, which represented how the emerging technology was related to artificial intelligence. It once...
Издательство Cambridge University Press, 2004, -410 pp. Cellular Nonlinear/Neural Network (CNN) technology is both a revolutionary concept and an experimentally proven new computing paradigm. Analogic cellular computers based on CNNs are set to change the way analog signals are processed. This unique undergraduate level textbook includes many examples and exercises, including...
Cambridge University Press, 2019. — 344 p. — ISBN: 978-1-107-18486-2. This tutorial reference serves as a coherent overview of various statistical and mathematical approaches used in brain network analysis, where modeling the complex structures and functions of the human brain often poses many unique computational and statistical challenges. This book fills a gap as a textbook...
Packt Publishing, 2017. — 288 p. — ISBN10: 1788397878, 13 978-1788397872. True EPUB Uncover the power of artificial neural networks by implementing them through R code.
Packt Publishing, 2017. — 270 p. — ASIN B0748NMHYL. Key Features Develop a strong background in neural networks with R, to implement them in your applications Learn how to build and train neural network models to solve complex problems Implement solutions from scratch Covering real-world case studies to illustrate the power of neural network models Book Description Neural...
Packt Publishing, 2017. — 270 p. — ASIN B0748NMHYL. Key Features Develop a strong background in neural networks with R, to implement them in your applications Learn how to build and train neural network models to solve complex problems Implement solutions from scratch Covering real-world case studies to illustrate the power of neural network models Book Description Neural...
Packt Publishing, 2017. — 270 p. — ASIN B0748NMHYL. Key Features Develop a strong background in neural networks with R, to implement them in your applications Learn how to build and train neural network models to solve complex problems Implement solutions from scratch Covering real-world case studies to illustrate the power of neural network models Book Description Neural...
Wiley, Chichester, 1993. — 549 p. — ISBN: 0-471-93010-5. A topical introduction on the ability of artificial neural networks to not only solve on-line a wide range of optimization problems but also to create new techniques and architectures. Provides in-depth coverage of mathematical modeling along with illustrative computer simulation results.
Издательство John Wiley, 2010, -277 pp. The history of data analysis can be divided into two main periods: before the 1970–1980 decades and after. Before the 1970–1980 decades it was mainly the domain of applied mathematics and statistics. During this period, researchers developed linear techniques (now defined as classical) under various predefined algorithms with some...
MIT Press, 1999. — 499. Knowledge-based neurocomputing concerns the utilization of problem-specific knowledge within the neurocomputing paradigm. The novelty of this book is that it illustrates the use of explicit comprehensible knowledge, a feature not always available within artificial neural networks. We believe that the issue of explicit knowledge manipulation within the...
Издательство Oxford University Press, 2005, -586 pp. The study of the principles behind information processing in complex networks of simple interacting decision-making units, be these units cells (‘neurons’) in brains or in other nervous tissue, or electronic processors (or even software) in artificial systems inspired by biological neural networks, is one of the few truly...
Physica-Verlag, 2000. — 207. It is possible to design artificial systems to replace or "duplicate" the human expert. There are many possible definitions of intelligence systems. One of them is that: an intelligence system is a system able to make decisions that would be regarded as intelligent if they were observed in humans. Intelligence systems adapt themselves using some...
Springer, 2017. — 309 p. What are artificial neural networks? What is their purpose? What are their potential practical applications? What kind of problems can they solve? With these questions in mind, this book was written with the primary concern of answering readers with different profiles, from those interested in acquiring knowledge about architectures of artificial neural...
New York: Springer, 2017. — 303 p.
This book provides comprehensive coverage of neural networks, their evolution, their structure, the problems they can solve, and their applications. The first half of the book looks at theoretical investigations on artificial neural networks and addresses the key architectures that are capable of implementation in various application...
Springer, 1994. — 474 p. The quest for building systems that can function automatically has attracted a lot of attention over the centuries and created continuous research activities. As users of these systems we have never been satisfied, and demand more from the artifacts that are designed and manufactured. The current trend is to build autonomous systems that can adapt to...
Basel, Switzerland: MDPI AG, 2016. — 260 p. — ISBN: 3038422703. Since their re-popularisation in the mid-1980s, artificial neural networks have seen an explosion of research across a diverse spectrum of areas. While an immense amount of research has been undertaken in artificial neural networks themselves - in terms of training, topologies, types, etc. - a similar amount of...
Packt Publishing, 2019. — 269 p. — ISBN: 978-1-78899-259-6. Design and create neural networks with deep learning and artificial intelligence principles using OpenAI Gym, TensorFlow, and Keras Neural networks play a very important role in deep learning and artificial intelligence (AI), with applications in a wide variety of domains, right from medical diagnosis, to financial...
Packt Publishing, 2019. — 374 p. — ISBN: 978-1-78899-259-6. Design and create neural networks with deep learning and artificial intelligence principles using OpenAI Gym, TensorFlow, and Keras Neural networks play a very important role in deep learning and artificial intelligence (AI), with applications in a wide variety of domains, right from medical diagnosis, to financial...
Packt Publishing, 2019. — 374 p. — ISBN: 978-1-78899-259-6. Design and create neural networks with deep learning and artificial intelligence principles using OpenAI Gym, TensorFlow, and Keras Neural networks play a very important role in deep learning and artificial intelligence (AI), with applications in a wide variety of domains, right from medical diagnosis, to financial...
Packt Publishing, 2019. — 374 p. — ISBN: 978-1-78899-259-6. Design and create neural networks with deep learning and artificial intelligence principles using OpenAI Gym, TensorFlow, and Keras Neural networks play a very important role in deep learning and artificial intelligence (AI), with applications in a wide variety of domains, right from medical diagnosis, to financial...
Packt Publishing, 2019. — 269 p. — ISBN: 978-1-78899-259-6. Code files only! Design and create neural networks with deep learning and artificial intelligence principles using OpenAI Gym, TensorFlow, and Keras Neural networks play a very important role in deep learning and artificial intelligence (AI), with applications in a wide variety of domains, right from medical diagnosis,...
New York: Springer, 2016. — x, 285 p. This book examines modern micro- and nanofabrication technologies to develop improved tools for stimulating and recording electrical activity in neuronal networks. It discusses the compatibility of fabrication techniques optimized for different devices.
Cube Analyzer 1.0 — это система оперативного анализа данных, основанная на применении технологий OLAP.
Neural Analyzer 1.0 — программный эмулятор нейронной сети. Эта система реализована на базе нейронной сети с возможностью использования для обучения одной из парадигм: обратного распространения ошибки (Back Propagation); Resilent Propagation; сопряжённых градиентов...
Berlin: Walter de Gruyter, 2022. — 174 p. — (De Gruyter Series in Applied and Numerical Mathematics 6). — ISBN 3110783126. This book uses numerical analysis as the main tool to investigate methods in machine learning and A.I . The efficiency of neural network representation on for polynomial functions is studied in detail, together with an original description of the Latin...
De Gruyter, 2022. — 174 p. — (De Gruyter Series in Applied and Numerical Mathematics 06). — 978-3-11-078318-6. Нейронные сети и численный анализ Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning - whatever you’re doing if you don’t understand it - learn it. Because otherwise you’re going to be a dinosaur within 3 years. This book uses numerical analysis as the main tool...
Singapore: Springer, 2023. — 261 p. — ISBN-13 9789811955297. — ISBN-10 9811955298. This book investigates the disagreement behavior analysis problems for signed networks in the presence of both cooperative and antagonistic interactions among agents. Owing to the existing antagonistic interactions, signed networks exhibit a variety of disagreement behaviors subject to different...
Minneapolis: University of Minnesota Press, 2024. — 125 p. A critical examination of the figure of the neural network as it mediates neuroscientific and computational discourses and technical practices Neural Networks proposes to reconstruct situated practices, social histories, mediating techniques, and ontological assumptions that inform the computational project of the same...
New York, John Wiley & Sons, 1996, 272 pages, Formats: DJVU, ISBN: 0471054364
Systematically explores the relationship between principal component analysis (PCA) and neural networks. Provides a synergistic examination of the mathematical, algorithmic, application and architectural aspects of principal component neural networks. Using a unified formulation, the authors present...
Packt Publishing, 2023. — 196 p. — ISBN 978-1804617625. Neuro-symbolic AI offers the potential to create intelligent systems that possess both the reasoning capabilities of symbolic AI along with the learning capabilities of neural networks. This book provides an overview of AI and its inner mechanics, covering both symbolic and neural network approaches. You'll begin by...
Springer, 2008. — 174 p. The main problem addressed in this book came out during a Fulbright research fellowship stage at U.C. Berkeley (California, USA, 1996-1998). Then, I had the opportunity to work in the research group of Leon Chua on a subject called CNN (cellular neural/nonlinear network). The CNN, developed in the end of the 1980s was an important step ahead in getting...
Paper. — Appl. Sci, 2023. — Vol. 13, №4475. — p. 1 - 33. Several machine learning (ML) methodologies are gaining popularity as artificial intelligence (AI) becomes increasingly prevalent. An artificial neural network (ANN) may be used as a “black-box” modeling strategy without the need for a detailed system physical model. It is more reasonable to solely use the input and...
Springer, 1995. — 371 p. The first volume of the Physics of Neural Networks series. Models of Neural Networks I Models of Neural Networks II. Temporal Aspects of Coding and Information Processing in Biological Systems Models of Neural Networks III. Association, Generalization, and Representation Models of Neural Networks IV. Early Vision and Attention This book offers a...
Springer, 1995. — 354 p. The second volume of the Physics of Neural Networks series. Models of Neural Networks I Models of Neural Networks II. Temporal Aspects of Coding and Information Processing in Biological Systems Models of Neural Networks III. Association, Generalization, and Representation Models of Neural Networks IV. Early Vision and Attention Since the appearance of...
Springer, 1994. — 322 p. The third volume of the Physics of Neural Networks series. Models of Neural Networks I Models of Neural Networks II. Temporal Aspects of Coding and Information Processing in Biological Systems Models of Neural Networks III. Association, Generalization, and Representation Models of Neural Networks IV. Early Vision and Attention One of the most...
Springer, 2021. — 186 p. — (Studies in Fuzziness and Soft Computing, 408). — ISBN 978-3-030-72279-1. The research presented in this book shows how combining deep neural networks with a special class of fuzzy logical rules and multi-criteria decision tools can make deep neural networks more interpretable – and even, in many cases, more efficient. Fuzzy logic together with...
Springer, 2021. — 186 p. — (Studies in Fuzziness and Soft Computing, 408). — ISBN 978-3-030-72279-1. The research presented in this book shows how combining deep neural networks with a special class of fuzzy logical rules and multi-criteria decision tools can make deep neural networks more interpretable – and even, in many cases, more efficient. Fuzzy logic together with...
American Psychological Association, 2002. — 208 p. This text presents a neurocognitive model of dreams that draws from empirical research to explain better the process of dreaming and the nature of dream content. Contemporary advances in neuroscience, dream content analysis, cognitive linguistics, statistics and computer software have made it possible to revitalize this area of...
World Scientific, 1994. — 159 p. The Ising Magnetic Systems Physics of the Spin Glass State Replica Method Replica Symmetry Breaking Physics of the Replica Symmetry Breaking Replica Symmetry Breaking Solution Near Tc Scaling in the Space of Spin Glass States Experiments Partial Annealing Statistical Models of Neural Networks The Hopfield Model Partial Annealing in Neural...
MIT Press, 1996. — 241 p. Artificial Neural Networks (ANNs) offer an efficient method for finding optimal cleanup strategies for hazardous plumes contaminating groundwater by allowing hydrologists to rapidly search through millions of possible strategies to find the most inexpensive and effective containment of contaminants and aquifer restoration. ANNs also provide a faster...
MIT Press, 2023. — 224 р. — ISBN 978-0262374675. An insightful investigation into the mechanisms underlying the predictive functions of neural networks—and their ability to chart a new path for AI. Prediction is a cognitive advantage like few others, inherently linked to our ability to survive and thrive. Our brains are awash in signals that embody prediction. Can we extend...
Boston: The MIT Press, 2015. — 483 p. Emergence—the formation of global patterns from solely local interactions—is a frequent and fascinating theme in the scientific literature both popular and academic. In this book, Keith Downing undertakes a systematic investigation of the widespread (if often vague) claim that intelligence is an emergent phenomenon. Downing focuses on neural...
John Wiley & Sons, Inc., 2021. — 51 р. — ISBN: 978-1-119-87905-3. Introduction Digital transformation is all about applications and agility. Modern digital services are usually built from multiple applications — especially in this age of microservices — and both your staff and your network must be optimized for quickly creating and deploying new services, for changing services...
Учебное пособие / монография Publisher: Springer, -516 pages, November 9, 2010 ISBN10: 3642061877 | ISBN13: 978-3642061875 Neural networks represent a powerful data processing technique that has reached maturity and broad application. When clearly understood and appropriately used, they are a mandatory component in the toolbox of any engineer who wants make the best use of the...
Springer, 2006. — 610 p. Softcomputing, a concept introduced by L.A. Zadeh in the early 1990s, is an evolving collection of methodologies for the representation of the ambiguity in human thinking. The core methodologies of softcomputing are fuzzy logic, neural networks, and evolutionary computation. Softcomputing targets at exploiting the tolerance for imprecision and...
Издательство John Wiley, 2007, -288 pp. This work grew out of two stimuli. One was a series of problems arising in remote sensing (the interpretation of multi-band satellite imagery) and the other was the lack of answers to some questions in the neural network literature. Typically, in remote sensing, reflected light from the earth’s surface is gathered by a sensing device and...
Ludwig Maximilian University of Munich, 2017. — 132 p. Sentiment Analysis (SA) is the study of opinions and emotions that are conveyed by text. This field of study has commercial applications for example in market research (e.g., “What do customers like and dislike about a product?”) and consumer behavior (e.g., “Which book will a customer buy next when he wrote a positive review...
Academic Press, 2021. — 310 p. — ISBN 978-0-12-819740-0. State of the Art in Neural Networks and Their Applications presents the latest advances in artificial neural networks and their applications across a wide range of clinical diagnoses. Advances in the role of machine learning, artificial intelligence, deep learning, cognitive image processing and suitable data analytics...
Academic Press/Elsevier, 2023. — 328 p. State of the Art in Neural Networks and Their Applications, Volume Two presents the latest advances in artificial neural networks (ANN) and their applications across a wide range of clinical diagnoses. The book provides over views and case studies of advances in the role of Machine Learning, Artificial Intelligence (AI), Deep Learning...
Academic Press/Elsevier, 2023. — 328 p. State of the Art in Neural Networks and Their Applications, Volume Two presents the latest advances in artificial neural networks (ANN) and their applications across a wide range of clinical diagnoses. The book provides over views and case studies of advances in the role of Machine Learning, Artificial Intelligence (AI), Deep Learning...
InTech, 2012. — 302 p. The first section illustrates some general concepts of artificial neural networks, their properties, mode of training, static training (feedforward) and dynamic training (recurrent), training data classification, supervised, semi-supervised and unsupervised training. Recurrent Neural Networks (RNNs), are like other ANN abstractions of biological nervous...
Time underlies many interesting human behaviors. Thus, the question of how to represent time in connectionist models is very important. One approach is to represent time implicitly by its effects on processing rather than explicitly (as in a spatial representation). The current report develops a proposal along these lines first described by Jordan (1986) which involves the use of...
Academic Press; Elsevier, 2022. — 290 p. — ISBN: 978-0-12-820793-2. Искусственные нейронные сети для систем возобновляемой энергии и реальных приложений Artificial Neural Networks for Renewable Energy Systems and Real-World Applications presents current trends for the solution of complex engineering problems in the application, modeling, analysis, and optimization of different...
Apress Media, LLC., 2023. — 223 p. — ISBN-13 978-1-4842-8997-6. Demystify the creation of efficient AI systems using the model-based reinforcement learning Unity ML-Agents - a powerful bridge between the world of Unity and Python. We will start with an introduction to the field of AI, then discuss the progression of AI and where we are today. We will follow this up with a...
Apress Media, LLC., 2023. — 223 p. — ISBN-13: 978-1-4842-8998-3. Demystify the creation of efficient AI systems using the model-based reinforcement learning Unity ML-Agents - a powerful bridge between the world of Unity and Python. We will start with an introduction to the field of AI, then discuss the progression of AI and where we are today. We will follow this up with a...
Apress Media, LLC., 2023. — 223 p. — ISBN-13: 978-1-4842-8998-3. Demystify the creation of efficient AI systems using the model-based reinforcement learning Unity ML-Agents - a powerful bridge between the world of Unity and Python. We will start with an introduction to the field of AI, then discuss the progression of AI and where we are today. We will follow this up with a...
Apress Media, LLC., 2023. — 223 p. — ISBN-13: 978-1-4842-8998-3. Demystify the creation of efficient AI systems using the model-based reinforcement learning Unity ML-Agents - a powerful bridge between the world of Unity and Python. We will start with an introduction to the field of AI, then discuss the progression of AI and where we are today. We will follow this up with a...
Princeton University Press, 2005. — 266 p. The aim of this book is to explore the potential of neural network models to explain animal behavior at the motivational, ontogenetic and evolutionary levels. Our focus is on understanding behavior based on principles of operation of nervous systems. Ethology, psychology and behavioral ecology have produced a large body of theory of...
Springer, 2018. — 380 p. This book presents a collection of contributions in the field of Artificial Neural Networks (ANNs). The themes addressed are multidisciplinary in nature, and closely connected in their ultimate aim to identify features from dynamic realistic signal exchanges and invariant machine representations that can be exploited to improve the quality of life of...
Springer, 2018. — 313 p. — (Smart Innovation, Systems and Technologies). — ISBN10: 3319950975, 13 978-3319950976. This book proposes neural networks algorithms and advanced machine learning techniques for processing nonlinear dynamic signals such as audio, speech, financial signals, feedback loops, waveform generation, filtering, equalization, signals from arrays of sensors,...
Springer, 2018. — 544 p. — (Smart Innovation, Systems and Technologies). — ISBN10: 3319950975, 13 978-3319950976. This book proposes neural networks algorithms and advanced machine learning techniques for processing nonlinear dynamic signals such as audio, speech, financial signals, feedback loops, waveform generation, filtering, equalization, signals from arrays of sensors,...
Singapore: Springer, 2020. — 523 p. The book presents research that contributes to the development of intelligent dialog systems to simplify diverse aspects of everyday life, such as medical diagnosis and entertainment. Covering major thematic areas: machine learning and artificial neural networks; algorithms and models; and social and biometric data for applications in...
Издательство Pearson, 1993, -469 pp. There has been a resurgence of interest in artificial neural networks over the last few years, as researchers from diverse backgrounds have produced a firm theoretical foundation and demonstrated numerous applications of this rich field of study. However, the interdisciplinary nature of neural networks complicates the development of a...
Издательство Pearson, 1993, -469 pp. There has been a resurgence of interest in artificial neural networks over the last few years, as researchers from diverse backgrounds have produced a firm theoretical foundation and demonstrated numerous applications of this rich field of study. However, the interdisciplinary nature of neural networks complicates the development of a...
Independently published, 2024. — 81 p. — ISBN-13 979-8327132856. Нейронные сети для начинающих: раскройте секреты нейронных сетей. Руководство для начинающих по самому мощному инструменту искусственного интеллекта "Neural Networks for Beginners: Unlock the Secrets of Neural Networks" is your essential guide to understanding and mastering one of artificial intelligence's most...
Independently published, 2024. — 81 p. — ISBN-13 979-8327132856. Нейронные сети для начинающих: раскройте секреты нейронных сетей. Руководство для начинающих по самому мощному инструменту искусственного интеллекта "Neural Networks for Beginners: Unlock the Secrets of Neural Networks" is your essential guide to understanding and mastering one of artificial intelligence's most...
Springer, 2022. — 435 p. — ISBN 978-3-031-01232-7. Глубокие нейронные сети и данные для автоматизированного вождения This open access book brings together the latest developments from industry and research on automated driving and artificial intelligence. Environment perception for highly automated driving heavily employs deep neural networks, facing many challenges. How much...
Springer, 2022. — 435 p. — ISBN 978-3-031-01232-7. Глубокие нейронные сети и данные для автоматизированного вождения This open access book brings together the latest developments from industry and research on automated driving and artificial intelligence. Environment perception for highly automated driving heavily employs deep neural networks, facing many challenges. How much...
Издательство Nova Science Publishers, 2011, -425 pp. This book gathers the most current research from across the globe in the study of artificial neural networks. Topics discussed include artificial neural networks in environmental sciences and chemical engineering; application of artificial neural networks in the development of pharamceutical microemulsions; massive-training...
Издательство World Scientific, 1998. -316 pp. The field of artificial neural networks has come a long way. Depending on one’s perspective, one can trace its origins to the research on Mach bands in visual perception and its interpretation in terms of lateral inhibition, to Hodgkin and Huxley’s transmission line model of a nerve fiber, to McCulloch and Pitt’s model of a neuron,...
Continuum, 2009. — 245 p. This is an engaging study of the mental lexicon: the way in which the form and meaning of words is stored by speakers of specific languages. Fortescue attempts to narrow the gap between the results of experimental neurology and the concerns of theoretical linguistics in the area of lexical semantics. The prime goal as regards linguistic theory is to...
Technical Report, Cambridge University, 2013, -106 pp. Reverse-engineering the brain is one of the US National Academy of Engineering’s Grand Challenges. The structure of the brain can be examined at many different levels, spanning many disciplines from low-level biology through psychology and computer science. This thesis focusses on real-time computation of large neural...
Addison-Wesley Publishing Company, 1991 The material from which this book was written was originally developed for a series of short courses and seminars for practicing engineers. For many
of our students, the courses provided a first exposure to the technology. Some were computer-science majors with specialties in artificial intelligence, but many came from a variety of...
Academic Press, 2016. — 484 p. — ISBN 978-0-12-801560-5. Studying brain networks has become a truly interdisciplinary endeavor, attracting students and seasoned researchers alike from a wide variety of academic backgrounds. What has been lacking is an introductory textbook that brings together the different fields and provides a gentle introduction to the major concepts and...
This paper proposes a new neocognitron that accepts incremental learning, without giving a severe damage to old memories or reducing learning speed. The new neocognitron uses a competitive learning, and the learning of all stages of the hierarchical network progresses simultaneously.
To increase the learning speed, conventional neocognitrons of recent versions sacrificed the...
The author previously proposed a neural network model neocognitron for robust visual pattern recognition. This paper proposes an improved version of the neocognitron and demonstrates its ability using a large database of handwritten digits (ETL1). To improve the recognition rate of the neocognitron, several modifications have been applied: such as, the inhibitory surround in...
Department of Computing and Information Systems, The University of Paisley, 1996, -136 pp. This course is an introduction to the subject of Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms, two very new subjects forming part of Distributed Artificial Intelligence. As you leaf through these notes you will notice that they are full of mathematical equations. The reason is...
University of Paisley, 2000, -204 pp. This course comprises an advanced course to those new information processing simulations which are intended to emulate the information processors which we find in biology. Traditional artificial intelligence is based on high-level symbol processing i.e. logic programming, expert systems, semantic nets etc. all rely on there being in...
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...
Springer, 2007. — 402 p. Professor A. I. Galushkin’s monograph Neural Networks Theory appears at a time when the theory has achieved maturity and is the fulcrum of a vast literature. Nevertheless, Professor Galushkin’s work has high importance because it serves a special purpose which is explained in the following. The roots of neural networks theory go back to the pioneering...
Springer, 2003. — 180 p. The main goal of this book is to present recent results in the area of feedback linearisation using empirical models based on dynamic neural networks and to provide the reader with methods for analysing, designing and implementing these techniques. The field of neural computations has evolved from neurological roots when the first artificial neural...
Springer, 2016. — 111. In this book, a neural network learning method with type-2 fuzzy weight adjustment is proposed. The mathematical analysis of the proposed learning method architecture and the adaptation of type-2 fuzzy weights are presented. The proposed method is based on research of recent methods that handle weight adaptation and especially fuzzy weights. The internal...
Springer, 2010. — 298 p. This book introduces the novel concept of a fuzzy network. In particular, it describes further developments of some results from its predecessor book on Complexity Management in Fuzzy Systems, published in 2007 in the Springer Series in Studies in Fuzziness and Soft Computing. The book contents build on a number of special presentations made by the...
Cambridge: Cambridge University Press, 2002. — 496 p. — ISBN: 978-0-521-81384-6. This introduction to spiking neurons can be used in advanced-level courses in computational neuroscience, theoretical biology, neural modeling, biophysics, or neural networks. It focuses on phenomenological approaches rather than detailed models in order to provide the reader with a conceptual...
Article. — Mining Science and Technology. — 2010. — 20. — P. 0727–0733. Rate of penetration of a Tunnel Boring Machine (TBM) in a rock environment is generally a key parameter for the successful accomplishment of a tunneling project. This paper presents the results of a study into the application of an Artificial Neural Network (ANN) technique for modeling the penetration rate...
Nova Science Publishers, 2024. — 199 p. — (Computer Science, Technology and Applications). — eBook ISBN 979-8-89113-725-7. This book is a compilation of eleven quality articles exploring a variety of aspects on applications of ANN. Various authors of the articles from India and abroad have presented their work around the applications of ANN in healthcare and self-medication...
Amazon Digital Services LLC, 2018. — 128 p. — ASIN B07GF5KP9R This book is an introduction to Intent Based Networking and how your business can leverage many of the benefits that it realises through network modernisation, optimisation and business alignment. Organisations around the world of all sizes are having to adjust to doing business globally. But one of the biggest...
The lecture was given at the USA-NIS Neurocomputing opportunities workshop, Washington DC, July 1999 (Associated with IJCNN'99). What is neuroinformatics? We can define it as a direction of science and information technology, dealing with development and study of the methods for solution of problems by means of neural networks. A field of science cannot be determined only by...
Springer, 2002. — 367. Traditional Artificial Intelligence (AI) systems adopted symbolic processing as their main paradigm. Symbolic AI systems have proved effective in handling problems characterized by exact and complete knowledge representation. Unfortunately, these systems have very little power in dealing with imprecise, uncertain and incomplete data and information which...
Wiley & Sons, Inc., 2020. — 240 p. — ISBN: 978-1-119-62058-7. Keeping in view the growth of the technological frontiers, there is always a need for the development of reliable, fault tolerant and cost- effective interconnection networks (INs) which are the critical metrics to achieve the goal of parallelism. The main objective of this book is to design new fault tolerant...
3rd Edition. — World Scientific, 2013. — 363 p. — ISBN: 978-9814522731. Artificial neural networks are most suitable for solving problems that are complex, ill-defined, highly nonlinear, of many and different variables, and/or stochastic. Such problems are abundant in medicine, in finance, in security and beyond. This volume covers the basic theory and architecture of the major...
Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2012, -159p. - ISSN: 1860-949X - ISBN: 978-3-642-24796-5 This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publisher, whether the whole or part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation, broadcasting, reproduction onmicrofilms or in any other physical...
Новосибирск: НГУ, 2006. – 22+4 слайда.
Нейросетевой метод построения неструктурированных адаптивных сеток.
Адаптивная сетка – это не равномерная сетка которая адаптируется к границам области и заданной функции плотности.
Содержание:
Адаптивная сетка.
Виды сеток.
Проблемы при построении.
Метод Growing Neural Gas.
Проблемы.
Композиционный метод.
Springer, 2019. — 295 p. — ISBN 9783030021610. Введение в гибридные интеллектуальные сети This book covers the fundamental principles, new theories and methodologies, and potential applications of hybrid intelligent networks. Chapters focus on hybrid neural networks and networked multi-agent networks, including their communication, control and optimization synthesis. Hybrid...
Springer International Publishing AG, 2017. — 90 p. — ISBN: 978-3-319-67770-5. The authors discuss in the first part of this book, the semantic aspects of spatio-temporal graph data in two application domains, viz., urban transportation and social networks. Then the authors present representational models and data structures, which can effectively capture these semantics, while...
Springer International Publishing AG, 2017. — 103 p. — ISBN: 978-3-319-67770-5. The authors discuss in the first part of this book, the semantic aspects of spatio-temporal graph data in two application domains, viz., urban transportation and social networks. Then the authors present representational models and data structures, which can effectively capture these semantics,...
Издательство IEEE Press/John Wiley, 2003, -751 pp.
The human cognitive faculty - the carbon-based computer - has a vast network of processing cells called neural networks, and this science of neural networks has inspired many researchers in biological as well as nonbiological fields. This inspiration has generated keen interest among engineers, computer scientists, and...
Издательство IEEE Press/John Wiley, 2003, -751 pp.
The human cognitive faculty - the carbon-based computer - has a vast network of processing cells called neural networks, and this science of neural networks has inspired many researchers in biological as well as nonbiological fields. This inspiration has generated keen interest among engineers, computer scientists, and...
Bentham Science Publishers, December 19, 2023. — 238 р. — ISBN: 978-981-5165-36-4. This textbook provides a quick and easy understanding of multistage interconnection networks (MINs) for engineers. The book contents focus on the design, performance metrics, and evaluation of these networks which are crucial in modern computer architecture. The contents equip engineering...
Bentham Science Publishers, December 19, 2023. — 238 р. — ISBN: 978-981-5165-35-7. This textbook provides a quick and easy understanding of multistage interconnection networks (MINs) for engineers. The book contents focus on the design, performance metrics, and evaluation of these networks which are crucial in modern computer architecture. The contents equip engineering...
Bentham Science Publishers, December 19, 2023. — 238 р. — ISBN: 978-981-5165-35-7. This textbook provides a quick and easy understanding of multistage interconnection networks (MINs) for engineers. The book contents focus on the design, performance metrics, and evaluation of these networks which are crucial in modern computer architecture. The contents equip engineering...
Bentham Science Publishers, December 19, 2023. — 238 р. — ISBN: 978-981-5165-35-7. This textbook provides a quick and easy understanding of multistage interconnection networks (MINs) for engineers. The book contents focus on the design, performance metrics, and evaluation of these networks which are crucial in modern computer architecture. The contents equip engineering...
Routledge, 2003. — 148 p. This book grew out of a set of course notes for a neural networks module given as part of a Masters degree in “Intelligent Systems”. The people on this course came from a wide variety of intellectual backgrounds (from philosophy, through psychology to computer science and engineering) and I knew that I could not count on their being able to come to...
New York: Martin T. Hagan and Howard B. Demuth, 2014. — 1012 p. This book, by the authors of the Neural Network Toolbox for MatLAB, provides a clear and detailed coverage of fundamental neural network architectures and learning rules. In it, the authors emphasize a coherent presentation of the principal neural networks, methods for training them and their applications to...
University of Wuppertal, 2018. — 153 p. In this thesis we developed waveform-relaxation methods suitable for application in spiking neural network simulators. The main achievements of this thesis are the identification of suitable methods, their efficient implementation in the existing structures of the parallel simulator NEST and their numerical and theoretical analysis.
Springer, 2000. — 155 p. A challenging question in machine learning is the following task: Is it possible to combine symbolic and connectionistic systems in some mechanism such that it contains the benefits of both approaches? A satisfying answer to this question does not exist up to now. However, approaches which tackle small parts of the problem exist. This monograph...
Springer, 2000. — 155 p. A challenging question in machine learning is the following task: Is it possible to combine symbolic and connectionistic systems in some mechanism such that it contains the benefits of both approaches? A satisfying answer to this question does not exist up to now. However, approaches which tackle small parts of the problem exist. This monograph...
Springer, 2000. — 155 p. Cellular neural networks (CNNs) constitute a class of recurrent and locally coupled arrays of identical dynamical systems (cells). The underlying equation governing the dynamics of each cell is nonlinear and the cells are assumed to operate in parallel. The connectivity among the cells is determined by a set of parameters denoted as a template set. A...
CRC Press, 2011. — 210 p. The sudden rise in popularity of artificial neural networks (ANNs) during the 1980s and 1990s indicates that these techniques are efficient in solving complex chemical and biological problems. This is due to characteristics such as robustness, fault tolerance, adaptive learning, and massively parallel analysis capabilities. ANNs have been featured in a...
Prentice-Hall, 1994, 197 pages, ISBN: 0-13-112194-4 N eural ne tworks is a subject lying at the inte rsection of psychology, mathe matics, n uroscience, and syste ms theory. Curre ntly this field is e xperiencing rapid deve lopment because of its applications. The applications include robotics, pattern recognition (for speech and vision systems), and understanding human...
Singapore: World Scientific Publishing Co., 2014. — 200 p. — ISBN: 978-981-4618-61-8. This unique volume presents a fruitful and beautiful mathematical world hidden in Caianiello's neuronic equations, which describe the instantaneous behavior of a model of a brain or thinking machine. The detailed analysis from a viewpoint of dynamical systems , even in a single neuron case,...
Nature has developed methods for controlling the movements of organisms with many degrees of freedom which differ strongly from existing approaches for balance control in humanoid robots: Biological organisms employ kinematic synergies that simultaneously engage many joints, and which
are apparently designed in such a way that their superposition is approximately linear. We show...
2001. – 284 с. This self-contained book, consisting of seven chaplers. is devoted lo Kalman filter theory applied to the training and use of neural networks, and some applications of learning algorithms derived in this way. It is organized as follows: Chapter 1 presents an inlroductory treatment of Kalman filters, with emphasis on basic Kalman filter theory, the...
Third Edition. — Pearson Education, 2009, — 937 pp. Neural Networks and Learning Machines, Third Edition is renowned for its thoroughness and readability. This well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment of neural networks from an engineering perspective. This is ideal for professional engineers and research scientists. MatLAB codes...
Prentice Hall, 1999. — 864 p. Neural Networks, or artificial neural networks to be more precise, represent a technology that is rooted in many disciphnes: neurosciences, mathematics, statistics, physics, computer science, and engineering. Neural networks find applications in such diverse fields as modeling, time series analysis, pattern recognition, signal processing, and...
Second Edition. — Prentice-Hall, 1999. — 874 p. На сайте выложено также Third Edition, 2009 в PDF-формате Neural Networks, or artificial neural networks to be more precise, represent a technology that is rooted in many disciphnes: neurosciences, mathematics, statistics, physics, computer science, and engineering. Neural networks find applications in such diverse fields as...
3rd Edition. — Prentice Hall, 2009. — 906 p. For graduate-level neural network courses offered in the departments of Computer Engineering, Electrical Engineering, and Computer Science. Neural Networks and Learning Machines, Third Edition is renowned for its thoroughness and readability. This well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment...
ArXiv, 2021. — 569 p. Deep learning is a group of exciting new technologies for neural networks. Through a combination of advanced training techniques and neural network architectural components, it is now possible to create neural networks that can handle tabular data, images, text, and audio as both input and output. Deep learning allows a neural network to learn hierarchies...
CreateSpace Independent Publishing, 2015. — 374 p. — ISBN: 1505714346, 978-1505714340. Neural networks have been a mainstay of artificial intelligence since its earliest days. Now, exciting new technologies such as deep learning and convolution are taking neural networks in bold new directions. In this book, we will demonstrate the neural networks in a variety of real-world...
2nd Ed. — Heaton Research, Inc., 2008. — 428 p. — ISBN-10 1604390093, ISBN-13 978-1604390094. Introduces the C# programmer to the world of Neural Networks and Artificial Intelligence. Neural network architectures, such as the feedforward, Hopfield, and self-organizing map architectures are discussed. Training techniques, such as backpropagation, genetic algorithms and simulated...
Heaton Research, 2016. — 102 p. This book introduces the reader to the basic math used for neural network calculation. This book assumes the reader has only knowledge of college algebra and computer programming. This book begins by showing how to calculate output of a neural network and moves on to more advanced training methods such as backpropagation, resilient propagation...
2nd Edition. — Heaton Research, Inc., 2008. — 440 p. — ISBN 1604390085. Introduction to Neural Networks in Java introduces the Java programmer to the world of Neural Networks and Artificial Intelligence. Neural network architectures such as the feedforward backpropagation, Hopfield, and Kohonen networks are discussed. Additional AI topics, such as Genetic Algorithms and...
Heaton Research, Inc., 2005. — 380 p. — ISBN 097732060X. Introduction to Neural Networks with Java, Second Edition, introduces the Java programmer to the world of Neural Networks and Artificial Intelligence. Neural network architectures, such as the feedforward, Hopfield, and self-organizing map architectures are discussed. Training techniques, such as backpropagation, genetic...
St. Louis, MO USA, Heaton Research, Inc., 2010. — 480 p. — ISBN: 9781604390070.
Encog is an advanced neural network and bot programming framework. This book focuses on using Encog to create a variety of neural network architectures using the Java programming language. Neural network architectures such as feedforward/perceptrons, Hopfield, Elman, Jordan, Radial Basis Function,...
Springer, 2020. — 220 p. — ISBN: 3030464431. This book presents a self-contained introduction to techniques from field theory applied to stochastic and collective dynamics in neuronal networks. These powerful analytical techniques, which are well established in other fields of physics, are the basis of current developments and offer solutions to pressing open problems in...
Издательство Addison-Wesley, 1991, -338 pp. This book comprehensively discusses the neural network models from a statistical mechanics perspective. It starts with one of the most influential developments in the theory of neural networks: Hopfield's analysis of networks with symmetric connections using the spin system approach and using the notion of an energy function from...
Princeton University Press, 2021. — 368 p. What neurobiology and artificial intelligence tell us about how the brain builds itself How does a neural network become a brain? While neurobiologists investigate how nature accomplishes this feat, computer scientists interested in artificial intelligence strive to achieve this through technology. The Self-Assembling Brain tells the...
Princeton University Press, 2021. — 368 p. — ISBN 978-0691181226. What neurobiology and artificial intelligence tell us about how the brain builds itself How does a neural network become a brain? While neurobiologists investigate how nature accomplishes this feat, computer scientists interested in artificial intelligence strive to achieve this through technology. The...
MIT Press, 1991. — 264 p.
Connectionist networks are composed of relatively simple, neuron-like processing elements that store all their long-term knowledge in the strengths of the connections between processors. In the last decade there has been considerable progress in developing learning procedures for these networks that allow them to automatically construct their own...
Издательство IEEE/John Wiley, 2013, -303 pp. Complex-valued neural networks (CVNNs) have continued to open doors to various new applications. The CVNNs are the neural networks that deal with complex amplitude, i.e. signal having phase and amplitude, which is one of the most core concepts in science and technology, in particular in electrical and electronic engineering. A CVNN...
2nd ed. — Springer, 2012. — 198 p. — ISBN: 978-3642276316 This book is the second enlarged and revised edition of the first successful monograph on complex-valued neural networks (CVNNs) published in 2006, which lends itself to graduate and undergraduate courses in electrical engineering, informatics, control engineering, mechanics, robotics, bioengineering, and other relevant...
Universita degli studi di Verona. - March 2019 Acknowledgement Problem overview Financial models Calibration problem Arti cal neural networks Dataset description Model interpretation Training and evaluation Appendices Souce code for stochastic process simulation Souce code for option valuation Souce code for neural networks
CRC Press, 2023. — 553 p. This book introduces artificial neural network (ANN)-based Lagrange optimization techniques for a structural design of prestressed concrete structures based on Eurocode 2, and composite structures based on American Institute of Steel Construction and American Concrete Institute standards. The book provides robust design charts for prestressed concrete...
Applied Mathematical Sciences, Vol. 126. - New York, Berlin... : Springer, 1997. - 402 p. Weakly connected systems have attracted much attention since the second half of seventeenth century, when Christian Huygens noticed that a pair of pendulum clocks synchronize when they are attached to a lightweight beam instead of a wall. The pair of clocks is among the first weakly...
Выходные данные неизвестны
The Neural Network Toolbox is written so that if you read Chapter 2, Chapter 3 and Chapter 4 you can proceed to a later chapter, read it and use its functions without difficulty. To make this possible, Chapter 2 presents the fundamentals of the neuron model, the architectures of neural networks. It also will discuss notation used in the architectures....
Издательство ANN Book, 1998, -392 pp. In recent years artificial neural networks (ANN) have emerged as a mature and viable framework with many applications in various areas. ANN are mostly applicable wherever some hard to define (exactly) patterns have to be dealt with. "Patterns" are taken here in the broadest sense, applications and models have been developed from speech...
Издательство Cambridge University Press, 2009, -365 pp. Machine learning methods, having originated from computational intelligence (i.e. artificial intelligence), are now ubiquitous in the environmental sciences. This is the first single-authored textbook to give a unified treatment of machine learning methods and their applications in the environmental sciences. Machine...
InTech, 2008. — 410 p. The research of neural networks has experienced several ups and downs in the 20th century. The last resurgence is believed to be initiated by several seminal works of Hopfield and Tank in the 1980s, and this upsurge has persisted for three decades. The Hopfield neural networks, either discrete type or continuous type, are actually recurrent neural...
CRC Press, 2002. — 384 p. The field of artificial neural networks has made tremendous progress in the past 20 years in terms of theory, algorithms, and applications. Notably, the majority of real world neural network applications have involved the solution of difficult statistical signal processing problems. Compared to conventional signal processing algorithms that are mainly...
CRC Press, 2002. — 384 p. The field of artificial neural networks has made tremendous progress in the past 20 years in terms of theory, algorithms, and applications. Notably, the majority of real world neural network applications have involved the solution of difficult statistical signal processing problems. Compared to conventional signal processing algorithms that are mainly...
Apress, 2024. — 173 p. — ISBN-13 979-8-8688-1019-0. Нейронные сети с Tensorflow и Keras: обучение, генеративные модели и обучение с подкреплением Explore the capabilities of Machine Learning and neural networks. This comprehensive guidebook is tailored for professional programmers seeking to deepen their understanding of neural networks, Machine Learning (ML) techniques, and...
Apress Media, 2025. — 191 p. — ISBN-13: 979-8-8688-1020-6. Нейронные сети с Tensorflow и Keras: обучение, генеративные модели и обучение с подкреплением Explore the capabilities of Machine Learning and neural networks. This comprehensive guidebook is tailored for professional programmers seeking to deepen their understanding of neural networks, Machine Learning (ML) techniques,...
Apress Media LLC, 2025. — 191 p. — ISBN-13: 979-8-8688-1020-6. Нейронные сети с Tensorflow и Keras: обучение, генеративные модели и обучение с подкреплением Explore the capabilities of Machine Learning and neural networks. This comprehensive guidebook is tailored for professional programmers seeking to deepen their understanding of neural networks, Machine Learning (ML)...
Apress Media LLC, 2025. — 191 p. — ISBN-13: 979-8-8688-1020-6. Нейронные сети с Tensorflow и Keras: обучение, генеративные модели и обучение с подкреплением Explore the capabilities of Machine Learning and neural networks. This comprehensive guidebook is tailored for professional programmers seeking to deepen their understanding of neural networks, Machine Learning (ML)...
New York: Springer, 2022. — 302 p. This book highlights a comprehensive introduction to the fundamental statistical mechanics underneath the inner workings of neural networks. The book discusses in details important concepts and techniques including the cavity method, the mean-field theory, replica techniques, the Nishimori condition, variational methods, the dynamical...
IEEE Press, 1999. — 315 p. The purpose of this book is to cover a broad range of topics relevant to computerassisted techniques for biomedical decision making. The book consists of three parts: neural networks, artificial intelligence, and alternative approaches. Part I provides a basis for understanding the theoretical and practical approaches to the development of neural...
Rijeka: InTech, 2011. — 586 p. — ISBN 978-953-307-188-6. This book covers 27 articles in the applications of artifi cial neural networks (ANN) in various disciplines which includes business, chemical technology, computing, engineering, environmental science, science and nanotechnology. They modeled the ANN with verifi cation in diff erent areas. They demonstrated that the ANN is...
ITexLi, 2023. — 136 p. — ISBN 1837682224 9781837682225 1837699941 9781837699940 1837682232 9781837682232. This book examines artificial neural networks (ANNs) and their applications in various fields. Chapters address ANNs and deep learning techniques for real-world applications in health care, materials processing, energy management, and more. Artificial Intelligence at the...
New York: Springer, 2016. — 213 p.
This book highlights the ability of neural networks (NNs) to be excellent pattern matchers and their importance in information retrieval (IR), which is based on index term matching. The book defines a new NN-based method for learning image similarity and describes how to use fuzzy Gaussian neural networks to predict personality.
It introduces...
Springer, 2018. — 245 p. — ISBN: 978-9811301995. This book provides theoretical and practical knowledge about a methodology for evolutionary algorithm-based search strategy with the integration of several machine learning and deep learning techniques. These include convolutional neural networks, Gröbner bases, relevance vector machines, transfer learning, bagging and boosting...
Springer, 2018. — 245 p. — ISBN: 978-9811301995. This book provides theoretical and practical knowledge about a methodology for evolutionary algorithm-based search strategy with the integration of several machine learning and deep learning techniques. These include convolutional neural networks, Gröbner bases, relevance vector machines, transfer learning, bagging and boosting...
Springer, 2021. — 545 p. — ISBN 978-3-030-80567-8. This book contains the proceedings of the 22nd EANN “Engineering Applications of Neural Networks” 2021 that comprise of research papers on both theoretical foundations and cutting-edge applications of artificial intelligence. Based on the discussed research areas, emphasis is given in advances of machine learning (ML) focusing...
Springer, 2021. — 545 p. — ISBN 978-3-030-80567-8. This book contains the proceedings of the 22nd EANN “Engineering Applications of Neural Networks” 2021 that comprise of research papers on both theoretical foundations and cutting-edge applications of artificial intelligence. Based on the discussed research areas, emphasis is given in advances of machine learning (ML) focusing...
New York: Springer, 2016. - 119p.
New and practical approach in designing a computationally creative system that generates creative outputBreakthrough in automatic chess problem composing technology, challenging the prevailing dominance of human composers
Offers a detailed explanation of the DSNS concept, the composing algorithm and composing source code
This book describes a...
Providence: AMS, 2021. — 199 p. Recent years have witnessed a growth of interest in the special functions called ridge functions. These functions appear in various fields and under various guises. They appear in partial differential equations (where they are called plane waves), in computerized tomography, and in statistics. Ridge functions are also the underpinnings of many...
Authors: Lakhmi C. Jain (Editor), V. Rao Vemuri (Editor) Publisher: CRC Press Year: 1998 Pages: 297 Industrial Applications of Neural Networks explores the success of neural networks in different areas of engineering endeavors. Each chapter shows how the power of neural networks can be exploited in modern engineering applications. The first seven chapters focus on image...
CRC Press, 2000. — 358 p. Neural networks are a new generation of information processing paradigms designed to mimic some of the behaviors of the human brain. These networks have gained tremendous popularity due to their ability to learn, recall and generalize from training data. A number of neural network paradigms have been reported in the last four decades, and in the last...
Springer, 2000. — 267 p. At the dawn of the new millennium, the design and application of artificial neural networks continues to be the subject of intense research both in industry and in universities. In the last two decades, artificial neural networks have been refined and widely used by researchers and application engineers. The Adaptive Resonance Theory (ART) neural...
Springer, 2005. — 208 p. The identification of nonlinear systems using the block-oriented approach has been developed since the half of 1960s. A large amount of knowledge on this subject has been accumulated through literature. However, publications are scattered over many papers and there is no book which presents the subject in a unified framework. This has created an...
Prentice-Hall, 1997. — 640 р. Neuro-Fuzzy Modeling and Soft Computing places particular emphasis on the theoretical aspects of covered methodologies, as well as empirical observations and verifications of various applications in practice. Neuro-Fuzzy Modeling and Soft Computing is oriented toward methodologies that are likely to be of practical use. It includes exercises, some...
Birkhäuser, 1991. — 176 p. In mathematics there are limits, speed limits of a sort, on how many computational steps are required to solve certain problems. The theory of computational complexity deals with such limits, in particular whether solving an n-dimensional version of a particular problem can be accomplished with, say, n2 steps or will inevitably require 2n steps. Such...
Springer, 2021. — 251 p. This book intends to introduce some recent results on passivity of complex dynamical networks with single weight and multiple weights. The book collects novel research ideas and some definitions in complex dynamical networks, such as passivity, output strict passivity, input strict passivity, finite-time passivity, and multiple weights. Furthermore, the...
MIT Press, 2001. — 433 p. Probabilistic Independence Networks for Hidden Markov Probability Models Learning and Relearning in Boltzmann Machines Learning in Boltzmann Trees Deterministic Boltzmann Learning Performs Steepest Descent in Weight-Space Attractor Dynamics in Feedforward Neural Networks Efficient Learning in Boltzmann Machines Using Linear Response Theory Asymmetric...
EHGBooks, 2018. — 397 p. — ASIN B07FHYXDYG. This book provides frequently studied and used machines together with soft computing methods such as evolutionary computation. The main topics of the machine learning cover Artificial Neural Networks (ANNs), Radial Basis Function Networks (RBFNs), Fuzzy Neural Networks (FNNs), Support Vector Machines (SVMs), and Wilcoxon Learning...
EHGBooks, 2018. — 397 p. — ASIN B07FHYXDYG. This book provides frequently studied and used machines together with soft computing methods such as evolutionary computation. The main topics of the machine learning cover Artificial Neural Networks (ANNs), Radial Basis Function Networks (RBFNs), Fuzzy Neural Networks (FNNs), Support Vector Machines (SVMs), and Wilcoxon Learning...
The MIT Press, 2020. — 271 p. — ISBN 978-0262044615. An up-to-date overview of the field of connectomics, introducing concepts and mechanisms underlying brain network change at different stages. The human brain undergoes massive changes during its development, from early childhood and the teenage years to adulthood and old age. Across a wide range of species, from C. elegans...
Dissertation. — University of Manchester, 2001. — 166 p. In this study we attempt to predict the daily excess returns of FTSE 500 and S&P 500 indices over the respective Treasury Bill rate returns. Initially, we prove that the excess returns time series do not fluctuate randomly. Furthermore we apply two different types of prediction models: Autoregressive (AR) and feed forward...
Издательство Idea Group Publishing, 2006, -299 pp. Artificial neural networks (ANNs) have attracted increasing attentions in recent years for solving many real-world problems. ANNs have been successfully applied in solving many complex problems where traditional problem-solving methods have failed or proved insufficient. With significant advances in processing power, neural...
Выходные данные не указаны NVIDIA. - 2019 Abstract We propose an alternative generator architecture for generative adversarial networks, borrowing from style transfer literature. The new architecture leads to an automatically learned, unsupervised separation of high-level attributes (e.g., pose and identity when trained on human faces) and stochastic variation in the generated...
New York: Springer, 2019. — 738 p. — (Springer Series on Bio- and Neurosystems, vol. 7). — ISBN: 978-3-662-57715-8. Spiking neural networks (SNN) are biologically inspired computational models that represent and process information internally as trains of spikes. This monograph book presents the classical theory and applications of SNN, including original author’s contribution...
Second printing, 1998 1996 Massachusetts Institute of Technology This book solves the problem of designing computerized reasoning, by combining the three techniques to minimize their weaknesses and enhance their strong points. The book begins with an excellent introduction to AI, fuzzy-, and neuroengineering. The author succeeds in explaining the fundamental ideas and practical...
Hauppauge: Nova Science Publishers, Incorporated, 2011. — 68 p. Artificial neural networks (ANN) are widely used in diverse fields of science and industry. Though there have been numerous techniques used for their implementations, the choice of a specific implementation is subjected to different factors including cost, accuracy, processing speed and overall performance....
Butterworth-Heinemann, 2016. — 254 p. This book presents the basics of FNNs, in particular T2FNNs, for the identification and learning control of real-time systems. In addition to conventional parameter tuning methods, e.g., GD, SMC theory-based learning algorithms, which are simple and have closed forms, their stability analysis are also introduced. This book has been prepared...
New York: Springer, 2018. — 142 p. This book presents recent research on the evolution of artificial neural development, and searches for learning genes. It is fascinating to see how all biological cells share virtually the same traits, but humans have a decided edge over other species when it comes to intelligence. Although DNA decides the form each particular species takes, does...
New York: Morgan & Claypool, 2018. — 187 p. A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision Synthesis Lectures on Computer Vision February 2018, 207 pages, (https://doi.org/10.2200/S00822ED1V01Y201712COV015) Salman Khan Data61-CSIRO and Australian National University Hossein Rahmani The University of Western Australia, Crawley, WA Syed Afaq Ali Shah The University...
Springer, 2007. — 249 p.
Artificial neural networks (ANNs), which are parallel computational models, comprising of interconnected adaptive processing units (neurons) have the capability to predict accurately the dispersive behavior of vehicular pollutants under complex environmental conditions. This book aims at describing step-by-step procedure for formulation and development of...
Cambridge: Cambridge Scholars Publishing, 2020. — 318 p. This book proposes an approach to the analysis of information using a neural network based on neural-like elements and temporal summation of signals, which makes it possible to implement a structural approach to the analysis of information streams. Together with associative access to information, structural multilevel...
New York: Engineering Science Reference, IGI Global, 2022. — 1612 p. Artificial neural networks (ANNs) present many benefits in analyzing complex data in a proficient manner. As an effective and efficient problem-solving method, ANNs are incredibly useful in many different fields. From education to medicine and banking to engineering, artificial neural networks are a growing...
Information Science Reference, 2014. — 524 p. — (Advances in Wireless Technologies and Telecommunication). — ISBN: 1466660503, 9781466660502
The use of game theoretic techniques is playing an increasingly important role in the network design domain. Understanding the background, concepts, and principles in using game theory approaches is necessary for engineers in network...
The extraction of statistically independent components from high-dimensional multi-sensory input streams is assumed to be an essential component of sensory processing in the brain. Such independent component analysis (or blind source separation) could provide a less redundant representation of information about the external world. Another powerful processing strategy is to extract...
Neural Computation 21, 911–959 (2009)
Independent component analysis (or blind source separation) is assumed
to be an essential component of sensory processing in the brain and
could provide a less redundant representation about the external world.
Another powerful processing strategy is the optimization of internal
representations according to the information bottleneck...
It is open how neurons in the brain are able to learn without supervision to discriminate between spatio-temporal firing patterns of presynaptic neurons. We show that a known unsupervised learning algorithm, Slow Feature Analysis (SFA), is able to acquire the classification capability of Fisher’s Linear Discriminant (FLD), a powerful algorithm for supervised learning, if...
Wiesbaden: Springer Vieweg, 2022. — 89 p. Multilayer neural networks based on multi-valued neurons (MLMVNs) have been proposed to combine the advantages of complex-valued neural networks with a plain derivative-free learning algorithm. In addition, multi-valued neurons (MVNs) offer a multi-valued threshold logic resulting in the ability to replace multiple conventional output...
Unigrafia, 2014. — 201 p. The method discussed here, the Self-Organizing Map (SOM) introduced by the author, is a data-analysis method. It produces low-dimensional projection images of high-dimensional data distributions, in which the similarity relations between the data items are preserved. In other words, it is able to cluster the data, but at the same it orders the clusters....
Springer, 2009. — 108 p. Artificial neural networks (ANNs) serve as powerful computational tools in a diversity of applications including: classification, pattern recognition, function approximation, and the modeling of biological neural networks. Equipped with procedures for learning from examples, ANNs can solve problems for which no algorithmic solution is known. A major...
Packt, 2018. — 122 p. — ISBN: 978-1789132335. Learn how to develop intelligent applications with sequential learning and apply modern methods for language modeling with neural network architectures for deep learning with Python's most popular TensorFlow framework. Key Features Train and deploy Recurrent Neural Networks using the popular TensorFlow library Apply long short-term...
Packt, 2018. — 122 p. — ISBN: 978-1789132335. Learn how to develop intelligent applications with sequential learning and apply modern methods for language modeling with neural network architectures for deep learning with Python's most popular TensorFlow framework. Key Features Train and deploy Recurrent Neural Networks using the popular TensorFlow library Apply long short-term...
Packt, 2018. — 122 p. — ISBN: 978-1789132335. Learn how to develop intelligent applications with sequential learning and apply modern methods for language modeling with neural network architectures for deep learning with Python's most popular TensorFlow framework. Key Features Train and deploy Recurrent Neural Networks using the popular TensorFlow library Apply long short-term...
Packt Publishing Ltd., 2018. — 115 p. — ISBN: 978-1-78913-233-5. Learn how to develop intelligent applications with sequential learning and apply modern methods for language modeling with neural network architectures for deep learning with Python’s most popular TensorFlow framework. Developers struggle to find an easy-to-follow learning resource for implementing Recurrent...
World Scientific Publishing, 2024. — 230 p. This book serves as a comprehensive step-by-step guide on data analysis and statistical analysis. It covers fundamental operations in Excel, such as table components, formula bar, and ribbon, and introduces visualization techniques and PDE derivation using Excel. It also provides an overview of Google Colab, including code and text...
Academic Press, 2019. — 332 p. — ISBN: 978-0-12-815480-9. This book demonstrates that existing disruptive implications and applications of AI is a development of the unique attributes of neural networks, mainly machine learning, distributed architectures, massive parallel processing, black-box inference, intrinsic nonlinearity and smart autonomous search engines. The book...
Springer, 2013. — 204 p. This book introduces some applications of Computational Intelligence (CI) to problems of Earth System Science (ESS). In my opinion, the meeting of CI and ESSs is not a coincidence. There is an affinity between these two fields of science at a very deep level. Both of them use a systems approach; they see their object as a complex system of partly...
Springer, 2013. — 189 p.
The primary purpose of this book is to show that a multilayer neural network can be considered as a multistage system, and then that the learning of this class of neural networks can be treated as a special sort of the optimal control problem. In this way, the optimal control problem methodology, like dynamic programming, with modifications, can yield a...
The University of Amsterdam, 1996. - 135 pages. This manuscript attempts to provide the reader with an insight in artificial neural networks. Back in 1990, the absence of any state-of-the-art textbook forced us into writing our own. However, in the meantime a number of worthwhile textbooks have been published which can be used for background and in-depth information. We are...
IGI Global, 2023. — 267 p. Graph Neural Networks, also known as GNNs, have seen a meteoric rise in popularity over the past few years due to its capacity to analyse data that is shown in the form of graphs. GNNs have been put to use in a broad variety of industries, including social network research, the search for new drugs, recommender systems, and traffic prediction, to...
IGI Global, 2023. — 267 p. Graph Neural Networks, also known as GNNs, have seen a meteoric rise in popularity over the past few years due to its capacity to analyse data that is shown in the form of graphs. GNNs have been put to use in a broad variety of industries, including social network research, the search for new drugs, recommender systems, and traffic prediction, to...
Springer, 2010. — 225 p.
Micromechanical manufacturing based on microequipment creates new possibilities in goods production. If microequipment sizes are comparable to the sizes of the microdevices to be produced, it is possible to decrease the cost of production drastically. The main components of the production cost - material, energy, space consumption, equipment, and...
Peter Lang, 2022. — 85 p. This book describes the functions frequently used in deep neural networks Introduction Machine Learning Types of Machine Learning Supervised Learning Regression Classification and Logistic Regression Unsupervised Learning Clustering Semi-supervised Learning Reinforcement Learning Federated Learning Transfer Learning Ensemble Learning Neural Networks...
De Gruyter, 2014. — 173 p. The information processing in the brain is realized via spatiotemporal dynamics of patterns of excitation in neuronal ensembles arising by means of neuron interactions. Learning processes, equipped with the brain memory and self-organizing ability, modify the pattern structure and dynamics. A combination of analytical mathematical tools (such as...
De Gruyter, 2014. — 172 p. — ISBN: 978-3-11-026835-5, e-ISBN: 978-3-11-026920-8.
Understanding of the human brain functioning currently represents a challenging problem. In contrast to usual serial computers and complicated hierarchically organized artificial man-made systems, decentralized, parallel and distributed information processing principles are inherent to the brain....
Diplomica, 2008. — 241 p. This Study about burnout in nurses takes a different approach than all prior empirical work on this topic given that nonlinear relationships between job stressors, personal factors and the three burnout dimensions are investigated using artificial neural networks, a type of computer simulation that is especially well suited to capturing nonlinearities...
Introduction to Neural Networks, Fuzzy Systems, Genetic Algorithms, and their Fusion A New Fuzzy-Neural Controller Expert Knowledge-Based Direct Frequency Converter Using Fuzzy Logic Control Design of an Electro-Hydraulic System Using Neuro-Fuzzy Techniques Neural Fuzzy Based Intelligent Systems and Applications Vehicle Routing through Simulation of Natural Processes Fuzzy...
/Proceedings of the 1988 Connectionist Models Summer School, pages 21-28, CMU, Pittsburgh, Pa, 1988
Abstract:
Among all the supervised learning algorithms, back propagation (BP) is probably the most widely used. Although numerous experimental works have demonstrated its capabilities, a deeper theoretical understanding of the algorithm is definitely needed. We present a...
Springer Singapore, 2024. — 633 p. — (Lecture Notes in Computer Science, volume 14827). — eBook ISBN 978-981-97-4399-5. This volume constitutes the refereed proceedings of the 18th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2024, held in Weihai, China, during 11-14, July 2024. The 59 full papers were carefully reviewed and selected from 82 submission. They are categorized...
Society for Industrial and Applied Mathematics, 2004, -107 pp. When I first heard about neural networks and how great they were, I was rather skeptical. Being sold as a magical black box, there was enough hype to make one believe that they could solve the world's problems. When I tried to learn more about them, I found that most of the literature was written for a machine...
Springer, 1991. — 224 p. Current artificial neural network (ANN) models allow the networks to adjust their behavior by changing the interconnection weights associating neurons to each other, but the number of neurons and the structural relationship between neurons must be set up by system designers and once the structure is designed, it is fixed throughout the life cycle of the...
We investigate under what conditions a neuron can learn by experimentally supported rules for spike timing dependent plasticity (STDP) to predict the arrival times of strong teacher inputs to the same neuron. It turns out that in contrast to the famous Perceptron Convergence Theorem, which predicts convergence of the perceptron learning rule for a strongly simplified neuron model...
Reward-modulated spike-timing-dependent plasticity (STDP) has recently
emerged as a candidate for a learning rule that could explain how local learning
rules at single synapses support behaviorally relevant adaptive changes in complex
networks of spiking neurons. However the potential and limitations of this
learning rule could so far only be tested through computer...
Springer, 2000. — 274 p. In this book, an easily understandable account of modelling methods with artificial neuronal networks for practical applications in ecology and evolution is provided. Special features include examples of applications using both supervised and unsupervised training, comparative analysis of artificial neural networks and conventional statistical methods, and...
This volume is the first diverse and comprehensive treatment of algorithms and architectures for the realization of neural network systems. It presents techniques and diverse methods in numerous areas of this broad subject. The book covers major neural network systems structures for achieving effective systems, and illustrates them with examples. This volume includes Radial...
Издательство Academic Press, 1998, -485 pp. Inspired by the structure of the human brain, artificial neural networks have been widely applied to fields such as pattern recognition, optimization, coding, control, etc., because of their ability to solve cumbersome or intractable problems by learning directly from data. An artificial neural network usually consists of a large...
Academic Press, 1998. — 423 p. Inspired by the structure of the human brain, artificial neural networks have been widely applied to fields such as pattern recognition, optimization, coding, control, etc., because of their ability to solve cumbersome or intractable problems by learning directly from data. An artificial neural network usually consists of a large number of simple...
Academic Press, 1998. — 421 p. Inspired by the structure of the human brain, artificial neural networks have been widely applied to fields such as pattern recognition, optimization, coding, control, etc., because of their ability to solve cumbersome or intractable problems by learning directly from data. An artificial neural network usually consists of a large number of simple...
Academic Press, 1998. — 407 p. Inspired by the structure of the human brain, artificial neural networks have been widely applied to fields such as pattern recognition, optimization, coding, control, etc., because of their ability to solve cumbersome or intractable problems by learning directly from data. An artificial neural network usually consists of a large number of simple...
Academic Press, 1998. — 437 p. Inspired by the structure of the human brain, artificial neural networks have been widely applied to fields such as pattern recognition, optimization, coding, control, etc., because of their ability to solve cumbersome or intractable problems by learning directly from data. An artificial neural network usually consists of a large number of simple...
Academic Press, 1998. — 459 p. Inspired by the structure of the human brain, artificial neural networks have been widely applied to fields such as pattern recognition, optimization, coding, control, etc., because of their ability to solve cumbersome or intractable problems by learning directly from data. An artificial neural network usually consists of a large number of simple...
Springer, 2020. — 315 p. — (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition). — ISBN: 978-3-030-42128-1 (eBook). Современный Подход для Компьютерного Видения, используя Основанные на графе Методы и Глубокие Нейронные сети. This book addresses one of the most important unsolved problems in artificial intelligence: the task of learning, in an unsupervised manner, from massive...
Springer, 2020. — 315 p. — (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition). — ISBN: 978-3-030-42128-1 (eBook). Современный Подход для Компьютерного Видения, используя Основанные на графе Методы и Глубокие Нейронные сети. This book addresses one of the most important unsolved problems in artificial intelligence: the task of learning, in an unsupervised manner, from massive...
Springer, 2020. — 315 p. — (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition). — ISBN: 978-3-030-42128-1 (eBook). Современный Подход для Компьютерного Видения, используя Основанные на графе Методы и Глубокие Нейронные сети. This book addresses one of the most important unsolved problems in artificial intelligence: the task of learning, in an unsupervised manner, from massive...
Springer, 2020. — 315 p. — (Advances in Computer Vision and Pattern Recognition). — ISBN: 978-3-030-42127-4. This book addresses one of the most important unsolved problems in artificial intelligence: the task of learning, in an unsupervised manner, from massive quantities of spatiotemporal visual data that are available at low cost. The book covers important scientific...
New York: Psychology Press, 2018. — 481 p. Providing a thorough introduction to the field of neural networks, this edition concentrates on networks for modeling brain processes involved in cognitive and behavioral functions. Part I explores the philosophy of modeling and the field’s history, starting from the mid-1940s, and then discusses past models of associative learning and...
New York: Dr. N.D Lewis, 2017. — 227 p. If you are anything like me, you hate long prefaces. I don’t care about the author’s background. Nor do I need a engthy overview of the history of what I am about to learn. Just tell me what I am going to learn, and then teach me how to do it. You are about to learn, through a series of projects, how to use a set of modern neural network...
Springer, 2018. — 86 p. In the past decades, recurrent neural networks have been widely investigated by many scientific and engineering communities. In particular, Hopfield neural network, originally designed for real-time optimization, triggers the studies on recurrent neural networks as a powerful online optimization tool. Recurrent neural network-based optimization methods...
New York: Springer, 2017. — 127 p. The first book to solve competition-based problems by means of various centralized or distributed neural network models Includes theoretical analyses, computer simulations, and robotic applications in neurocomputing fields Paves the way for the competition-based cooperative control of multiple redundant manipulators with limited communications...
Academic Press, 2019. — 183 p. — (Emerging Methodologies and Applications in Modelling). — ISBN: 978-0-12-815372-7. This book introduces nonlinear systems basic knowledge, analysis and control methods, and applications in various fields. It offers instructive examples and simulations, along with the source codes, and provides the basic architecture of control science and...
2nd Edition. — River Publishers, 2017. — 554 p. — (Series in Multi Business Model Innovation, Technologies and Sustainable Business). — ISBN 978-87-93519-27-5. Сетевая высокоскоростная разработка продуктов In the first decade of the 21st century product development in networks was predicted to be of ever-increasing importance to businesses of all sizes because of changes in...
Springer, 2001. — 224 p. It is well known that linear models have been widely used in system identification for two major reasons. First, the effects that different and combined input signals have on the output are easily determined. Second, linear systems are homogeneous. However, control systems encountered in practice possess the property of linearity only over a certain...
CRC Press, 2021. — 237 p. — ISBN 978-1-032-03810-0. In this book, the stability analysis and estimator design problems are discussed for delayed discrete-time memristive neural networks. In each chapter, the analysis problems are firstly considered, where the stability, synchronization and other performances (e.g., robustness, disturbances attenuation level) are investigated...
Springer, 2013. — 373 p. Radial Basis Function (RBF) Neural Network Control for Mechanical Systems is motivated by the need for systematic design approaches to stable adaptive control system design using neural network approximation-based techniques. The main objectives of the book are to introduce the concrete design methods and MatLAB simulation of stable adaptive RBF neural...
Издательство World Scientific, 2004, -395 pp. This book systematically synthesizes research achievements in the field of fuzzy neural networks in recent years. It also provides a comprehensive presentation of the developments in fuzzy neural networks, with regard to theory as well as their application to system modeling and image restoration. Special emphasis is placed on the...
Springer Singapore, 2025. — 925 p. — eBook ISBN 978-981-97-9933-6. Designs minimum spanning tree based graph construction and integrates GNN with Transformer to improve VOS methods. Improves multi-scale object segmentation performance for scene parsing by self-supervised feature fusion-based GCN. Proposes structure-property based graph representation learning and dynamic GNN...
Springer Singapore, 2025. — 925 p. — eBook ISBN 978-981-97-9933-6. Designs minimum spanning tree based graph construction and integrates GNN with Transformer to improve VOS methods. Improves multi-scale object segmentation performance for scene parsing by self-supervised feature fusion-based GCN. Proposes structure-property based graph representation learning and dynamic GNN...
Humana Press, 2008. — 332 p. Artificial neural networks (ANN) is the name given to a branch of artificial intelligence (AI) research that aims to simulate intelligent behavior by mimicking the way that biological neural networks work. Most AI methods seek to reproduce human intelligence by imitating “what we do,” ANN seek to reproduce it by imitating “the way that we do it.”...
2nd Edition. — Apress, 2021. — 649 p. — ISBN: 1484273672. Develop neural network applications using the Java environment. After learning the rules involved in neural network processing, this second edition shows you how to manually process your first neural network example. The book covers the internals of front and back propagation and helps you understand the main principles...
2nd Edition. — Apress Media LLC, 2022. — 640 p. — ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-7368-5. Develop neural network applications using the Java environment. After learning the rules involved in neural network processing, this second edition shows you how to manually process your first neural network example. The book covers the internals of front and back propagation and helps...
2nd Edition. — Apress Media LLC, 2022. — 640 p. — ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-7368-5. Develop neural network applications using the Java environment. After learning the rules involved in neural network processing, this second edition shows you how to manually process your first neural network example. The book covers the internals of front and back propagation and helps...
2nd Edition. — Apress Media LLC, 2022. — 640 p. — ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-7368-5. Develop neural network applications using the Java environment. After learning the rules involved in neural network processing, this second edition shows you how to manually process your first neural network example. The book covers the internals of front and back propagation and helps...
Apress, 2019. — 574 p. Use Java to develop neural network applications in this practical book. After learning the rules involved in neural network processing, you will manually process the first neural network example. This covers the internals of front and back propagation, and facilitates the understanding of the main principles of neural network processing. Artificial Neural...
Apress, 2019. — 640 p. — ISBN13: (electronic): 978-1-4842-4421-0. Use Java to develop neural network applications in this practical book. After learning the rules involved in neural network processing, you will manually process the first neural network example. This covers the internals of front and back propagation, and facilitates the understanding of the main principles of...
Apress, 2019. — 640 p. — ISBN13: (electronic): 978-1-4842-4421-0. Use Java to develop neural network applications in this practical book. After learning the rules involved in neural network processing, you will manually process the first neural network example. This covers the internals of front and back propagation, and facilitates the understanding of the main principles of...
Apress, 2019. — 640 p. — ISBN13: (electronic): 978-1-4842-4421-0. Use Java to develop neural network applications in this practical book. After learning the rules involved in neural network processing, you will manually process the first neural network example. This covers the internals of front and back propagation, and facilitates the understanding of the main principles of...
Springer Nature Switzerland, 2025. — 213 p. This book mainly presents methods based on neural dynamics for the time-varying problems with applications, together with the corresponding theoretical analysis, simulative examples, and physical experiments. Based on these methods, their applications include motion planning of redundant manipulators, filter design, winner-take-all...
Bentham Science Publishers, 2015. — ISBN: 978-1681080918. An intelligent system is one which exhibits characteristics including, but not limited to, learning, adaptation, and problem-solving. Artificial Neural Network (ANN) Systems are intelligent systems designed on the basis of statistical models of learning that mimic biological systems such as the human central nervous...
Packt Publishing Ltd., 2019. — 301 p. — ISBN: 978-1-78913-890-0. Build your Machine Learning portfolio by creating 6 cutting-edge Artificial Intelligence projects using neural networks in Python Neural networks are at the core of recent AI advances, providing some of the best resolutions to many real-world problems, including image recognition, medical diagnosis, text analysis,...
Packt Publishing Ltd., 2019. — 385 p. — ISBN: 978-1-78913-890-0. Build your Machine Learning portfolio by creating 6 cutting-edge Artificial Intelligence projects using neural networks in Python Neural networks are at the core of recent AI advances, providing some of the best resolutions to many real-world problems, including image recognition, medical diagnosis, text analysis,...
Packt Publishing Ltd., 2019. — 385 p. — ISBN: 978-1-78913-890-0. Build your Machine Learning portfolio by creating 6 cutting-edge Artificial Intelligence projects using neural networks in Python Neural networks are at the core of recent AI advances, providing some of the best resolutions to many real-world problems, including image recognition, medical diagnosis, text analysis,...
Packt Publishing Ltd., 2019. — 385 p. — ISBN: 978-1-78913-890-0. Build your Machine Learning portfolio by creating 6 cutting-edge Artificial Intelligence projects using neural networks in Python Neural networks are at the core of recent AI advances, providing some of the best resolutions to many real-world problems, including image recognition, medical diagnosis, text analysis,...
Packt Publishing Ltd., 2019. — 301 p. — ISBN: 978-1-78913-890-0. Code files only! Build your Machine Learning portfolio by creating 6 cutting-edge Artificial Intelligence projects using neural networks in Python Neural networks are at the core of recent AI advances, providing some of the best resolutions to many real-world problems, including image recognition, medical...
Leanpub, Eric Ma and Mridul Seth, 2021. – 191 p. Сетевой анализ стал проще: введение в сетевой анализ и прикладную теорию графов с использованием Python и NetworkX Are you interested in learning about graph theory and applied network analysis, leveraging your Python skills? Then this is the book for you! See how network science & graph theory connects with a variety of data...
Leanpub, Eric Ma and Mridul Seth, 2021. – 191 p. Сетевой анализ стал проще: введение в сетевой анализ и прикладную теорию графов с использованием Python и NetworkX Are you interested in learning about graph theory and applied network analysis, leveraging your Python skills? Then this is the book for you! See how network science & graph theory connects with a variety of data...
Springer, 2010. — 212 p. There is no more complicated, advantaged and powerful device than the mammalian primate cortical visual system for image processing in nature. The pulse-coupled neural network (PCNN) is inspired from the investigation of pulse synchronization within the mammalian visual cortex, and has been widely applied to image processing and pattern recognition....
Neural Computation, 9 (1997)
We show that networks of relatively realistic mathematical models for biological neurons in principle can simulate arbitrary feedfornard sigmoidal neural neb in away that has previoudv not been considered. This new approach is based on temporal coding b; single spikes (mspectively bv the timin.e, of svnchmnous firin= in ~ o a l osf neurons) rather...
Institute for Theoretical Computer Science
Graz University of Technology
The Liquid State Machine (LSM) has emerged as a computational model that is more adequate than the Turing machine for describing computations in biological networks of neurons. Characteristic features of this new model are (i) that it is a model for adaptive computational systems, (ii) that it provides a...
Neural Computation 8, 1-40 (1996)
We investigate the computational power of a formal model for networks of spiking neurons. It is shown that simple operations on phase differences between spike-trains provide a very powerful computational tool that can in principle be used to carry out highly complex computations on a small network of spiking neurons. We construct networks of...
Network: Comput. Neural Syst. 8 (1997) 355–371.
A theoretical model for analogue computation in networks of spiking neurons with temporal coding is introduced and tested through simulations in GENESIS. It turns out that the use of multiple synapses yields very noise robust mechanisms for analogue computations via the timing of single spikes in networks of detailed compartmental...
The computational power of formal models for networks of spiking neurons is compared with that of other neural network models based on McCulloch Pitts neurons (i.e. , threshold gates), respectively, sigmoidal gates. In particular it is shown that networks of spiking neurons are, with regard to the number of neurons that are needed, computationally more powerful than these other...
Academic Press, 1999.
Spiking neurons are models for the computational units in biological neural systems where information is considered to be encoded mainly in the temporal patterns of their activity. In a network of spiking neurons a new set of parameters becomes relevant which has no counterpart in traditional neural network models: the time that a pulse needs to travel...
Neural Computation 13, 2477–2494 (2001)
Experimental data have shown that synapses are heterogeneous: different
synapses respond with different sequences of amplitudes of postsynaptic
responses to the same spike train. Neither the role of synaptic dynamics
itself nor the role of the heterogeneity of synaptic dynamics for computations
in neural circuits is well understood....
Robert Gordon University, Aberdeen, Scotland, 2001, -157 pp.
An introductory course on Neural Networks and Genetic Algorithms.
Part A – Neural Networks
An introduction to Neural Networks
Artificial Neural Networks
The Back Propagation Algorithm
Some illustrative applications feed forward networks
Pre-processing input data
Network layers and size
Hopfield and...
Диссертация, Robert Gordon University, Aberdeen, Scotland, 1999, -275 pp. The research presented in this thesis is concerned with optimising the structure of Artificial Neural Networks. These techniques are based on computer modelling of biological evolution or foetal development. They are known as Evolutionary, Genetic or Embryological methods. Specifically, Embryological...
Inductive Learning Algorithms for Complex Systems Modeling is a professional monograph that surveys new types of learning algorithms for modeling complex scientific systems in science and engineering. The book features discussions of algorithm development, structure, and behavior; comprehensive coverage of all types of algorithms useful for this subject; and applications of...
World Scientific Publishing Company, 2024. — 436 p. — (Nonlinear Science,Series A Vol. 99). — ISBN 978-981-12-9008-4. This book argues for neuromorphic systems as a technology of the future, which are oriented towards the energy efficiency of natural brains. Energy efficiency is a dramatic claim in times of environmental and climate challenges which should consider the...
New York: Springer, 2013. — 142 p. Computational Neuroscience - A First Course provides an essential introduction to computational neuroscience and equips readers with a fundamental understanding of modeling the nervous system at the membrane, cellular, and network level. The book, which grew out of a lecture series held regularly for more than ten years to graduate students in...
Hamburg Institute of International Economics, 2018. — 17 p. Artificial neural networks have become increasingly popular for statistical model fitting over the last years, mainly due to increasing computational power. In this paper, an introduction to the use of artificial neural network (ANN) regression models is given. The problem of predicting the GDP growth rate of 15...
Издательство John Wiley, 2001, -295 pp. New technologies in engineering, physics and biomedicine are creating problems in which nonstationarity, nonlincarity, uncertainty and complexity play a major rote. Solutions to many of these problems require the use of nonlinear processors, among which neural networks are one of the most powerful. Neural networks are appealing because...
London: Springer, 1999. — 390 p. From its early beginnings in the fifties and sixties, the field of neural networks has been steadily developing to become one of the most interdisciplinary areas of research within computer science. This volume contains selected papers from WIRN Vietri-98, the 10th Italian Workshop on Neural Nets, 21-23 May 1998, Vietri sul Mare, Salerno, Italy....
Springer, 2001. — 264 p. The expression 'Neural Networks' refers traditionally to a class of mathematical algorithms that obtain their proper performance while they 'learn' from examples or from experience. As a consequence, they are suitable performing straightforward and relatively simple tasks like classification, pattern recognition and prediction, as well as more...
Morgan Kaufmann, 1993. — 493 p. This text serves as a cookbook for neural network solutions to practical problems using C++. It will enable those with moderate programming experience to select a neural network model appropriate to solving a particular problem, and to produce a working program implementing that network. The book provides guidance along the entire problem-solving...
English 1993 Academic Press 504 pages
This text serves as a cookbook for neural network solutions to practical problems using C++. It will enable those with moderate programming experience to select a neural network model appropriate to solving a particular problem, and to produce a working program implementing that network. The book provides guidance along the entire...
Academic Press, 1993. This text serves as a cookbook for neural network solutions to practical problems using C++. It will enable those with moderate programming experience to select a neural network model appropriate to solving a particular problem, and to produce a working program implementing that network. The book provides guidance along the entire problem-solving path,...
ITExLi, 2019. — 184 p. — ISBN: 978-1789851588. This volume is dedicated to visual object tracking (VOT) and face recognition (FR) and presents the state-of-the-art and new algorithms, methods, and systems of these research fields by using Deep Learning (DL). Visual object tracking (VOT) and face recognition (FR) are essential tasks in computer vision with various real-world...
Syncfusion Inc., 2014. — 128 p.
With Neural Networks Using C# Succinctly by James McCaffrey, you’ll learn how to create your own neural network to solve classification problems, or problems where the outcomes can only be one of several values. Learn how to encode and normalize qualitative data into numeric data a neural network can use, different activation functions and when...
Morrisville (NC): Syncfusion, 2019. — 162 p. This e-book assumes you have intermediate or better programming skills, but does not assume you know anything about neural networks. This e-book presents complete example programs for the three major types of neural network problems. A multiclass classification problem predicts a discrete value where there are three or more possible...
Статья. — Bulletin of Mathematical Biology Vol. 52, No. 1/2. — 1990. — P. 99-115. Because of the “all-or-none” character of nervous activity, neural events and the relations among them can be treated by means of propositional logic. It is found that the behavior of every net can be described in these terms, with the addition of more complicated logical means for nets containing...
Apress, 2018. — 139 p. — ISBN13: 9781484235065. Learn how to implement and build a neural network with this non-technical, project-based book as your guide. As you work through the chapters, you'll build an electronics project, providing a hands-on experience in training a network. There are no prerequisites here and you won't see a single line of computer code in this book....
Apress, 2018. — 139 p. — ISBN13: 9781484235065. Learn how to implement and build a neural network with this non-technical, project-based book as your guide. As you work through the chapters, you'll build an electronics project, providing a hands-on experience in training a network. There are no prerequisites here and you won't see a single line of computer code in this book....
Springer, 1994. — 241. Three years ago, when I started presenting tutorials on the integration neural networks and expert systems, I could uncover only enough work in area to fill one page of references. Today we see rapidly growing interest and order of magnitude more projects on hybrid systems that combine neural networks and expert systems. Working systems have been...
CRC Press, 2000. — 391 p. Recurrent neural networks have been an interesting and important part of neural network research during the 1990's. They have already been applied to a wide variety of problems involving time sequences of events and ordered data such as characters in words. Novel current uses range from motion detection and music synthesis to financial forecasting....
Göteborg: University of Gothenburg, 2019. — 206 p. These are lecture notes for my course on Artificial Neural Networks that I have given at Chalmers and Gothenburg University. This course describes the use of neural networks in machine learning: deep learning, recurrent networks, reinforcement learning, and other supervised and unsupervised machine-learning algorithms....
Cambridge University Press, 2022. — 261 р. This modern and self-contained book offers a clear and accessible introduction to the important topic of machine learning with neural networks. In addition to describing the mathematical principles of the topic, and its historical evolution, strong connections are drawn with underlying methods from statistical physics and current...
A Bradford Book, 1997. — 345 p. This most readable book gives a clear, up-to-date and concise introduction to artificial neural networks. It covers all the major network models and provides insightful information on their applications. I thoroughly recommend it to senior undergraduates, first-year graduate students and practising engineers seeking an accessible lead-in to this...
Springer, 2012. — 216 p. We describe in this book, hybrid intelligent systems using type-2 fuzzy logic and modular neural networks for pattern recognition applications. Hybrid intelligent systems combine several intelligent computing paradigms, including fuzzy logic, neural networks, and bio-inspired optimization algorithms, which can be used to produce powerful pattern...
Springer, 2024. — 204 p. — (Studies in Computational Intelligence 1146). — ISBN 978-3-031-53712-7. Новые направления создания гибридных интеллектуальных систем на основе нейронных сетей, нечеткой логики и алгоритмов оптимизации We describe in this book new directions on the theoretical developments of fuzzy logic, neural networks, and meta-heuristic algorithms, as well as their...
Springer, 2024. — 204 p. — (Studies in Computational Intelligence 1146). — ISBN 978-3-031-53712-7. Новые направления создания гибридных интеллектуальных систем на основе нейронных сетей, нечеткой логики и алгоритмов оптимизации We describe in this book new directions on the theoretical developments of fuzzy logic, neural networks, and meta-heuristic algorithms, as well as their...
Springer, 2022. — 211 p. — eBook ISBN 978-3-658-40004-0. Artificial intelligence (AI) is a concept, whose meaning and perception has changed considerably over the last decades. Starting off with individual and purely theoretical research efforts in the 1950s, AI has grown into a fully developed research field of modern times and may arguably emerge as one of the most important...
Springer, 2022. — 211 p. — eBook ISBN 978-3-658-40004-0. Artificial intelligence (AI) is a concept, whose meaning and perception has changed considerably over the last decades. Starting off with individual and purely theoretical research efforts in the 1950s, AI has grown into a fully developed research field of modern times and may arguably emerge as one of the most important...
Marcel Dekker, 2002. — 504 p. In the present book we concern ourselves exclusively with the qualitative analysis and synthesis of recurrent artificial neural networks. There is an abundance of papers, monographs, and books that address qualitative properties of such networks. However, whereas in these works, the analysis of the networks is frequently incidental to the...
Hoboken: Wiley, 2023. — 243 p. Systems Engineering Neural Networks a complete and authoritative discussion of systems engineering and neural networks. In Systems Engineering Neural Networks, a team of distinguished researchers deliver a thorough exploration of the fundamental concepts underpinning the creation and improvement of neural networks with a systems engineering...
Wiley, 2023. —– 243 p. — ISBN 9781119901990. Systems Engineering Neural Networks a complete and authoritative discussion of systems engineering and neural networks. In Systems Engineering Neural Networks, a team of distinguished researchers deliver a thorough exploration of the fundamental concepts underpinning the creation and improvement of neural networks with a systems...
JohnWiley&Sons,Inc., 2023. — 240 p. — ISBN-978-1119901990. Systems Engineering Neural Networks a complete and authoritative discussion of systems engineering and neural networks. In Systems Engineering Neural Networks, a team of distinguished researchers deliver a thorough exploration of the fundamental concepts underpinning the creation and improvement of neural networks with...
JohnWiley&Sons,Inc., 2023. — 240 p. — ISBN-978-1119901990. Systems Engineering Neural Networks a complete and authoritative discussion of systems engineering and neural networks. In Systems Engineering Neural Networks, a team of distinguished researchers deliver a thorough exploration of the fundamental concepts underpinning the creation and improvement of neural networks with...
MIT Press, 1987. — 311 p. — ISBN 0262631113, 9780262631112 Perceptrons—the first systematic study of parallelism in computation—has remained a classical work on threshold automata networks for nearly two decades. It marked a historical turn in artificial intelligence, and it is required reading for anyone who wants to understand the connectionist counterrevolution that is going...
The MIT Press, 1968. — 452 p. — ISBN 9780262130448, 0262130440. This book collects a group of experiments directed toward making intelligent machines. Each of the programs described here demonstrates some aspect of behavior that anyone would agree require some intelligence, and each program solves its own kinds of problems. These include resolving ambiguities in word meanings,...
The MIT Press, 1968. — 452 p. — ISBN 9780262130448, 0262130440. This book collects a group of experiments directed toward making intelligent machines. Each of the programs described here demonstrates some aspect of behavior that anyone would agree require some intelligence, and each program solves its own kinds of problems. These include resolving ambiguities in word meanings,...
Delft: Now Publishers, 2018. — 129 p. Fundamentals of text retrieval IR tasks Desiderata of IR models Notation Metrics Traditional IR models Neural approaches to IR Unsupervised learning of term representations A tale of two representations Notions of similarity Observed feature spaces Latent feature spaces Term embeddings for IR Query-document matching Query expansion...
Springer, 2014. — 261 p. — ISBN: 9783319110714, 9783319110707. The papers demonstrate a variety of applications of neural networks and other computational intelligence approaches to challenging problems relevant to society and the economy. These include areas such as: environmental engineering, facial expression recognition, classification with parallelization algorithms,...
Springer, 2020. — 241 p. — ISBN: 978-3-030-37223-1. Introduces in one volume all the trends that can be used to overcome Moore’s law limitations. Describes in detail Neuromorphic, Approximate, Parallel, In Memory, and Quantum Computing concepts, in a manner accessible to a wide variety of readers. Compares tradeoffs between the various paradigms discussed. An Introduction: New...
Springer, 2020. — 241 p. — ISBN 978-3-030-37223-1. Introduces in one volume all the trends that can be used to overcome Moore’s law limitations. Describes in detail Neuromorphic, Approximate, Parallel, In Memory, and Quantum Computing concepts, in a manner accessible to a wide variety of readers. Compares tradeoffs between the various paradigms discussed. An Introduction: New...
Springer, 2022. — 123 p. — ISBN 978-3-031-14570-4. This book explains the basic concepts, theory and applications of neural networks in a simple unified approach with clear examples and simulations in the MatLAB programming language. The scripts herein are coded for general purposes to be easily extended to a variety of problems in different areas of application. They are...
Springer, 2022. — 123 p. — ISBN 978-3-031-14571-1. This book explains the basic concepts, theory and applications of neural networks in a simple unified approach with clear examples and simulations in the MatLAB programming language. The scripts herein are coded for general purposes to be easily extended to a variety of problems in different areas of application. They are...
Springer, 2022. — 123 p. — ISBN 978-3-031-14571-1. This book explains the basic concepts, theory and applications of neural networks in a simple unified approach with clear examples and simulations in the MatLAB programming language. The scripts herein are coded for general purposes to be easily extended to a variety of problems in different areas of application. They are...
Springer, 2022. — 123 p. — ISBN 978-3-031-14571-1. This book explains the basic concepts, theory and applications of neural networks in a simple unified approach with clear examples and simulations in the MatLAB programming language. The scripts herein are coded for general purposes to be easily extended to a variety of problems in different areas of application. They are...
Packt Publishing, 2018. — 218 p. — ISBN: 978-1-78839-230-3. Convolutional Neural Network (CNN) is revolutionizing several application domains such as visual recognition systems, self-driving cars, medical discoveries, innovative eCommerce and more.You will learn to create innovative solutions around image and video analytics to solve complex machine learning and computer vision...
Packt Publishing, 2018. — 218 p. — ISBN: 978-1-78839-230-3. Convolutional Neural Network (CNN) is revolutionizing several application domains such as visual recognition systems, self-driving cars, medical discoveries, innovative eCommerce and more.You will learn to create innovative solutions around image and video analytics to solve complex machine learning and computer vision...
Springer, 2012. — 753 p. There have been substantial changes in the field of neural networks since the first edition of this book in 1998. Some of them have been driven by external factors such as the increase of available data and computing power. The Internet made public massive amounts of labeled and unlabeled data. The ever-increasing raw mass of user-generated and sensed...
New York: Springer, 2018. — 99 p. Acronyms Deep Learning Background Incorporating Structural Information into Neural Architectures Proposed Tree-based Convolutional NNs Structure of the Book Refs Neuron & Multilayer Network Training Objectives Learning Neural Parameters Pretraining Neural Networks Neural Networks for NLP Neural Language Models Word Embeddings Convolutional...
Springer, 2014. — 196 p. The quality of models of systems and processes determines the effectiveness of numerous contemporary technical systems i.e., control systems, fault diagnosis systems or fault tolerant control systems. Over the last few decades the scientists and engineers intensively look for the efficient modeling methods of the systems and processes and this book...
Издательство Imperial College, 2001, -418 pp.
This book is a follow-up of the IChemE CAPESG workshop on "The Application of Neural Networks and Other Learning Technologies in Process Engineering" held on the 12th May 1999 at Imperial College, London. The interest showed by the participants especially those from the industries in these emerging technologies has inspired us to...
Wiley-IEEE Press, 2023. — 304 p. — ISBN: 978-1-394-17188-0. Accelerators for Convolutional Neural Networks Comprehensive and thorough resource exploring different types of convolutional neural networks and complementary accelerators Accelerators for Convolutional Neural Networks provides basic deep learning knowledge and instructive content to build up convolutional neural...
Springer, 2021. — 239 p. — ISBN 978-981-33-4975-9. From theory to application, this book presents research on biologically and brain-inspired networking and machine learning based on Yuragi, which is the Japanese term describing the noise or fluctuations that are inherently used to control the dynamics of a system. The Yuragi mechanism can be found in various biological...
Издательство New Age, 2005, -168 pp. This book deals with a novel paradigm of neural networks, called multidimensional neural networks. It also provides comprehensive description of a certain unified theory of control, communication and computation. This book can serve as a textbook for an advanced course on neural networks or computational intelligence/cybernetics. Both senior...
Springer, 2001. — 420 p. Тема: Нейронные сети в MatLAB, MLP, RBF, GMM, Monte Carlo, EM. Содержит руководство к фреймворку NETLAB для моделирования нейронных сетей (MLP, RBF и др) и техник ML , разработанному под MatLAB в Эштонском университете, Великобритания. Сам фремймворк доступен бесплатно по адресу: http://www1.aston.ac.uk/eas/research/groups/ncrg/resources/netlab/ Getting...
New York: Springer, 2021. — 463 p. This book is the first comprehensive book about reservoir computing (RC). RC is a powerful and broadly applicable computational framework based on recurrent neural networks. Its advantages lie in small training data set requirements, fast training, inherent memory and high flexibility for various hardware implementations. It originated from...
IEEE Transactions on Neural Networks. — Volume 1, No. 1, March 1990. — Pages 4-27.
In the literature a large variety of neural nets has been proposed all having the capability of
modeling the dynamic behavior of a system. In this paper a neural net is used to build a predictor
for such a dynamical system. This neural net is then used in a model based predictive control...
Theoretical Computer Science 287 (2002), - P. 251 – 265.
We discuss in this short survey article some current mathematical models from neurophysiology for the computational units of biological neural systems: neurons and synapses. These models are contrasted with the computational units of common arti$cial neural networkmodels, which re.ect the state of knowledge in...
N.Y.: Springer Science+Business Media, 1996. — 183 p. — (Series Lecture Notes in Statistics, Vol. 118). — ISBN: 978-0-387-94724-2. This book explores the Bayesian approach to learning flexible statistical models based on what are known as "neural networks". These models are now commonly used for many applications, but understanding why they (sometimes) work well and how they...
Boca Raton: CRC Press, 1999. — 417 p. Information theoretics vis-a-vis neural networks generally embodies parametric entities and conceptual bases pertinent to memory considerations and information storage, information-theoretic based cost-functions, and neurocybernetics and self-organization. Existing studies only sparsely cover the entropy and/or cybernetic aspects of neural...
Nova Publishers, 2011. — 341 p. This book gathers the most current research from across the globe in the study of artificial neural networks. Topics discussed include a neural network based visual servo system; modeling of computer-assisted learning using artificial neural networks; prediction of hole quality in drilling GFRE using artificial neural networks; ANN-based...
Статья. — Acta Mechanica et Automatica. — 2008. — №4. — p. 81-85. This paper presents an adaptive neural network approach to control of mechatronics objects. This approach is applied in adaptive control of DC motor in SISO-system and 3-DOF robot arm actuators in MIMO system. Results of computer simulation and comparison with other control techniques are introduced.
Institute for Theoretical Computer Science, Graz University of Technology
The principles by which spiking neurons contribute to the astounding computational
power of generic cortical microcircuits, and how spike-timing-dependent
plasticity (STDP) of synaptic weights could generate and maintain this computational
function, are unknown. We show here that STDP, in conjunction...
Пакет Neuro office предназначен для проектирования интеллектуальных программных модулей, построенных на основе нейронных сетей с ядерной организацией. Результатом проектирования является обученная нейронная сеть с программным интерфейсом, соответствующем модели многокомпонентных объектов (COM-технология), что позволяет легко встраивать интеллектуальный модуль в любое приложение...
Программа NeuroPro 0.25 является свободно распространяемой бета-версией разрабатываемого программного продукта для работы с искусственными нейронными сетями и производства знаний из таблиц данных с помощью нейронных сетей. Возможности программы: Чтение, запись, редактирование, конвертирование файлов данных, представленных в форматах dbf (СУБД dBase, FoxPro, Clipper) и db (СУБД...
NeuroStock использует нейросетевые технологии специально разработанные для анализа единственной акции. Нейросети давно используются профессиональными инвесторами, для предсказания курса, но из-за их сложности нейротехнология не была пригодной для индивидуального инвестора. NeuroStock изменяет это положение становясь в ваших руках удобным и мощным инструментом построения прогнозов....
Springer, 2006. — 329 p. This book provides theoretical and practical knowledge for development of algorithms that infer linear and nonlinear models. It offers a methodology for inductive learning of polynomial neural network models from data. The design of such tools contributes to better statistical data modelling when addressing tasks from various areas like system...
IGI Global, 2009. — 504 p. Recent research indicates that complex-valued neural networks whose parameters (weights and threshold values) are all complex numbers are in fact useful, containing characteristics bringing about many significant applications. Complex-Valued Neural Networks: Utilizing High-Dimensional Parameters covers the current state-of-the-art theories and...
Information SCience Reference, 2009. — 504 p.
Recent research indicates that complex-valued neural networks whose parameters (weights and threshold values) are all complex numbers are in fact useful, containing characteristics bringing about many significant applications.
Complex-Valued Neural Networks: Utilizing High-Dimensional Parameters covers the current state-of-the-art...
Springer, London, 2000. — 246 p. — ISBN 1-85233-227-1. The technology of neural networks has attracted much attention in recent years. Their ability to learn nonlinear relationships is widely appreciated and is utilized in many different types of applications; modelling of dynamic systems, signal processing, and control system design being some of the most common. The theory of...
Packt, 2019. — 368 p. — ISBN: 9781838824914 ncrease the performance of various neural network architectures using NEAT, HyperNEAT, ES-HyperNEAT, Novelty Search, SAFE, and Deep Neuroevolution. Key Features Implement neuroevolution algorithms to improve performance of various neural network architectures Get well-versed with evolutionary algorithms and neuroevolution methods...
Packt, 2019. — 368 p. — ISBN: 9781838824914. ncrease the performance of various neural network architectures using NEAT, HyperNEAT, ES-HyperNEAT, Novelty Search, SAFE, and Deep Neuroevolution. Key Features Implement neuroevolution algorithms to improve performance of various neural network architectures Get well-versed with evolutionary algorithms and neuroevolution methods...
Packt, 2019. — 368 p. — ISBN: 9781838824914. ncrease the performance of various neural network architectures using NEAT, HyperNEAT, ES-HyperNEAT, Novelty Search, SAFE, and Deep Neuroevolution. Key Features Implement neuroevolution algorithms to improve performance of various neural network architectures Get well-versed with evolutionary algorithms and neuroevolution methods...
Packt, 2019. — 368 p. — ISBN: 9781838824914. !Code files ncrease the performance of various neural network architectures using NEAT, HyperNEAT, ES-HyperNEAT, Novelty Search, SAFE, and Deep Neuroevolution. Key Features Implement neuroevolution algorithms to improve performance of various neural network architectures Get well-versed with evolutionary algorithms and neuroevolution...
Packt Publishing, 2020. — 560 p. — ISBN: 978-1-83882-491-4. Increase the performance of various neural network architectures using NEAT, HyperNEAT, ES-HyperNEAT, Novelty Search, SAFE, and Deep Neuroevolution. Neuroevolution is a form of artificial intelligence learning method that uses evolutionary algorithms to ease the solving of complex tasks such as games, robotics,...
Academic Press, 1997. — 375 p. Control problems offer an industrially important application and a guide to understanding control systems for those working in Neural Networks. Neural Systems for Control represents the most up-to-date developments in the rapidly growing application area of neural networks and focuses on research in natural and artifical neural systems directly...
Springer, 2006. — 372 p. — ISBN-10 0387284850. — ISBN-13 978-0387284859. The development of neural networks has now reached the stage where they are employed in a large variety of practical contexts. However, to date the majority of such implementations have been in software. While it is generally recognised that hardware implementations could, through performance advantages,...
CRC Press, 2022 — 159 p. — ISBN: 0367211467 The world is on the verge of fully ushering in the fourth industrial revolution, of which artificial intelligence (AI) is the most important new general-purpose technology. Like the steam engine that led to the widespread commercial use of driving machineries in the industries during the first industrial revolution; the internal...
ITexLi, 2024. — 289 p. — ISBN 0850141184 9780850141184 0850141176 9780850141177 0850141192 9780850141191. This volume is dedicated to brand-new perspective on how education will help us build the future. This book provides fresh insights into top-of-the-line strategies and developing trends while delving deep into a variety of future perspectives on lifelong learning and the...
Издательство MIT Press, 1994, -289 pp. Neural networks usually work adequately on small problems but can run into trouble when they are scaled up to problems involving large amounts of input data. Circuit Complexity and Neural Networks addresses the important question of how well neural networks scale - that is, how fast the computation time and number of neurons grow as the...
University of Hamburg, 2017. — 164 p. Perceiving the actions of other people is one of the most important social skills of human beings. We are able to reliably discern a variety of socially relevant information from people’s body motion such as intentions, identity, gender, and affective states. This ability is supported by highly developed visual skills and the integration of...
Mit Press, 1998.
Neural networks began to be the object of serious research in the 1940s. They did not become widely known or popular until the 1980s when several academic centers published articles and distributed software that enabled individuals with modest mathematical and computing skills to learn computational network principles and apply them to broad ranges of projects...
Springer, 2008. — 223 p. It is well understood that fault diagnosis has become an important issue in modern automatic control theory. Early diagnosis of faults that might occur in the supervised process renders it possible to perform important preventing actions. Moreover, it allows one to avoid heavy economic losses involved in stopped production, the replacement of elements...
New York: Springer, 2018. — 108 p. This book guides readers along a path that proceeds from neurobiology to nonlinear-dynamical circuits, to nonlinear neuro-controllers and to bio-inspired robots. It provides a concise exploration of the essence of neural processing in simple animal brains and its adaptation and extrapolation to modeling, implementation, and realization of the...
IGI Global , 2020. — 315 p. — ISBN 1799840425. Processing information and analyzing data efficiently and effectively is crucial for any company that wishes to stay competitive in its respective market. Nonlinear data presents new challenges to organizations, however, due to its complexity and unpredictability. The only technology that can properly handle this form of data is...
Springer, 2021. — 201 p. — (Materials Forming, Machining and Tribology). — ISBN: 978-3-030-50311-6. This book sheds light on the development of traditional and advanced optimization methods. Their use in various tradition and non-tradition manufacturing and machining processes for an improved manufacturability is reported. This includes key elements of implementing conventional...
Free University of Berlin, 2015. — 163 p. Everyday social interactions require a constant integration of external socio- emotional cues in order to adequately react and adapt to conspecifics, which is fundamental for engaging in fruitful collaborations and joyful interactions. The present dissertation thesis aims to elucidate the underlying neural integration mechanism by testing...
Springer, 2024. — 304 p. — (Computational Intelligence Methods and Applications). — ISBN 978-981-97-5279-9. Membrane computing is a class of distributed and parallel computing models inspired by living cells. Spiking neural P systems are neural-like membrane computing models, representing an interdisciplinary field between membrane computing and artificial neural networks, and...
Springer, 2024. — 304 p. — (Серия: Computational Intelligence Methods and Applications). — ISBN 978-981-97-5279-9. Membrane computing is a class of distributed and parallel computing models inspired by living cells. Spiking neural P systems are neural-like membrane computing models, representing an interdisciplinary field between membrane computing and artificial neural...
Taylor & Francis Group, LLC, 2020. — 248 p. — ISBN: 978-0-429-43129-6 (ebk). Statistical Learning using Neural Networks: A Guide for Statisticians and Data Scientists with Python introduces artificial neural networks starting from the basics and increasingly demanding more effort from readers, who can learn the theory and its applications in statistical methods with concrete...
Taylor & Francis Group, LLC, 2020. — 248 p. — ISBN: 978-0-429-43129-6 (ebk). Statistical Learning using Neural Networks: A Guide for Statisticians and Data Scientists with Python introduces artificial neural networks starting from the basics and increasingly demanding more effort from readers, who can learn the theory and its applications in statistical methods with concrete...
Springer, 2008 — 124 p.
This book presents the Neuroprocessor, a novel computational neuronal interface device implemented in VLSI technology. In addition to neuronal signals acquisition, it can process the data, generate stimuli and transmit the data over wireless channels, while using minimum electric energy.
The NeuroProcessor opens with a brief background on neuronal...
Cambridge University Press 1992, 492 c. Mind as an emergent property of nervous systems Neuronal nets as automata networks: a brief historical overview Organization of the book The biology of neural networks: a few features for the sake of non-biologists Three approaches to the study of the functioning of central nervous systems The anatomy of central nervous systems A brief...
Oxford University Press, 2001. — 497 p. Neural Networks and Intellect: Using Model-Based Concepts describes a new mathematical concept of modeling field theory and its applications to a variety of problems. Examining the relationships among mathematics, computations in neural networks, signs and symbols in semiotics, and ideas of mind in psychology and philosophy, this unique...
Building effective classification systems is a central task in data mining and machine learning.
Usually, a classification algorithm builds a model from a given set of data records in which the labels
are known, and later, the learned model is used to assign labels to new data points. Applications of
such classification setting abound in many fields, for instance, in text...
Springer, London, 1995. — 242 p. — ISBN13: 978-1-4471-3246-2. In recent years, there has been a growing interest in applying neural networks to dynamic systems identification (modelling), prediction and control. Neural networks are computing systems characterised by the ability to learn from examples rather than having to be programmed in a conventional sense. Their use enables...
Pergamon, 2001. — 351 p.
This book was primarily written for an audience that has heard about neural networks or has had some experience with the algorithms, but would like to gain a deeper understanding of the fundamental material. For those that already have a solid grasp of how to create a neural network application, this work can provide a wide range of examples of nuances in...
Издательство World Scientific, 2001, -454 pp. This book deals with Continuous Time Dynamic Neural Networks Theory applied to solution of basic problems arising in Robust Control Theory including identification, state space estimation (based on neuro observers) and trajectory tracking. The plants to be identified and controlled are assumed to be a priory unknown but belonging to...
Springer, 2008. — 430 p. Neural networks play an important role in several scientific and industrial applications. This peer reviewed and edited book presents some recent advances on the application of neural networks in the areas of speech, audio, image and biomedical signal processing. Each chapter in the book is reviewed by at least two independent experts in the topical...
SPIE Press, 2005. — 181 p. This text introduces the reader to the fascinating world of artificial neural networks, a journey that the authors are here to help you with. The authors have written this book for the reader who wants to understand artificial neural networks without necessarily being bogged down in the mathematics. A glossary is included to assist the reader in...
Neural Networks for Signal Processing [1994] IV. Proceedings of the 1994 IEEE Workshop.
The paper presents a contribution to the analysis of wavelet transfer function use in neural network systems and the discussion of some possible learning algorithms of such structures. Wavelets local properties both in time and frequency domains are stated at first giving motivation for...
IEEE/John Wiley, 2007. — 119 p. At NASA, adaptive systems have left the experimental stage and are now becoming practical solution to the demands of our technological goals for many of our projects, including those with high criticality and dependability. Neural networks are a logical development and operational solution to adaptive system applications and, as such, NASA needs...
London, UK: Academic Press ; Elsevier, 2016. — 440 p. — ISBN: 978-0-12-801744-9. Artificial Neural Network for Drug Design, Delivery and Disposition provides an in-depth look at the use of artificial neural networks (ANN) in pharmaceutical research. With its ability to learn and self-correct in a highly complex environment, this predictive tool has tremendous potential to help...
Packt, 2019. - 462p. - ISBN: 9781789536089 Book Description Your one-stop guide to learning and implementing artificial neural networks with Keras effectively Key Features Design and create neural network architectures on different domains using Keras Integrate neural network models in your applications using this highly practical guide Get ready for the future of neural...
Packt, 2019. — 462 p. — ISBN: 9781789536089. !Code files Book Description Your one-stop guide to learning and implementing artificial neural networks with Keras effectively Key Features Design and create neural network architectures on different domains using Keras Integrate neural network models in your applications using this highly practical guide Get ready for the future of...
Packt, 2019. - 462p. - ISBN: 9781789536089 Book Description Your one-stop guide to learning and implementing artificial neural networks with Keras effectively Key Features Design and create neural network architectures on different domains using Keras Integrate neural network models in your applications using this highly practical guide Get ready for the future of neural...
Packt Publishing, 2019. — 462 p. — ISBN13: 978-1-78953-608-9. Your one-stop guide to learning and implementing artificial neural networks with Keras effectively Key Features Design and create neural network architectures on different domains using Keras Integrate neural network models in your applications using this highly practical guide Get ready for the future of neural...
Packt Publishing, 2019. — 462 p. — ISBN13: 978-1-78953-608-9. Your one-stop guide to learning and implementing artificial neural networks with Keras effectively Key Features Design and create neural network architectures on different domains using Keras Integrate neural network models in your applications using this highly practical guide Get ready for the future of neural...
Psychology Press, 2003. — 373 p.
Connectionist Models of Development is an edited collection of essays on the current work concerning connectionist or neural network models of human development. The brain comprises millions of nerve cells that share myriad connections, and this book looks at how human development in these systems is typically characterised as adaptive changes...
CRC Press, 2013. — 623 p. Understanding how populations of neurons encode information is the challenge faced by researchers in the field of neural coding. Focusing on the many mysteries and marvels of the mind has prompted a prominent team of experts in the field to put their heads together and fire up a book on the subject. Simply titled Principles of Neural Coding, this book...
Idea Group Inc., 2006. — 394 p. — ISBN: 1591409020, 9781591409021 Throughout the past, human beings have been concerned with how to acquire tools that might increase their potentialities, not only regarding the physical or intellectual aspect but also the metaphysical one. All these studies and investigations have achieved spectacular results, although they are still far from...
New Delhi: PHI Learning Private Limited, 2021. — This book provides comprehensive introduction to a consortium of technologies underlying soft computing. The constituent technologies discussed comprise neural networks, fuzzy logic, genetic algorithms, and a number of hybrid systems which include classes such as neuro-fuzzy, fuzzy-genetic, and neuro-genetic systems. The...
Prentice-Hall, 2017. — 572 p. — ISBN13: 978-8120353343. This book provides comprehensive introduction to a consortium of technologies underlying soft computing, an evolving branch of computational intelligence. The constituent technologies discussed comprise neural networks, fuzzy logic, genetic algorithms, and a number of hybrid systems which include classes such as...
Prentice-Hall, 2017. — 572 p. — ISBN13: 978-8120353343. This book provides comprehensive introduction to a consortium of technologies underlying soft computing, an evolving branch of computational intelligence. The constituent technologies discussed comprise neural networks, fuzzy logic, genetic algorithms, and a number of hybrid systems which include classes such as...
Prentice-Hall, 2017. — 572 p. — ISBN13: 978-8120353343. This book provides comprehensive introduction to a consortium of technologies underlying soft computing, an evolving branch of computational intelligence. The constituent technologies discussed comprise neural networks, fuzzy logic, genetic algorithms, and a number of hybrid systems which include classes such as...
Springer, 2012. — 234 p. A significant amount of effort in neural modeling is directed towards understanding the representation of information in various parts of the brain, such as cortical maps, and the paths along which sensory information is processed. Though the time domain is integral an integral aspect of the functioning of biological systems, it has proven very...
CRC Press, 2020. — 248 p. — ISBN: 9781138364509. Statistical Learning using Neural Networks: A Guide for Statisticians and Data Scientists with Python introduces artificial neural networks starting from the basics and increasingly demanding more effort from readers, who can learn the theory and its applications in statistical methods with concrete Python code examples. It...
CRC Press, 2020. — 248 p. — ISBN: 9781138364509. Statistical Learning using Neural Networks: A Guide for Statisticians and Data Scientists with Python introduces artificial neural networks starting from the basics and increasingly demanding more effort from readers, who can learn the theory and its applications in statistical methods with concrete Python code examples. It...
We investigated whether it is possible to infer spike trains solely on the basis of the underlying local field potentials (LFPs). Using support vector machines and linear regression models, we found that in the primary visual cortex (V1) of monkeys, spikes can indeed be inferred from LFPs, at least with moderate success. Although there is a considerable degree of variation across...
CreateSpace, 2016. — 222 p. A step-by-step gentle journey through the mathematics of neural networks, and making your own using the Python computer language. Neural networks are a key element of deep learning and artificial intelligence, which today is capable of some truly impressive feats. Yet too few really understand how neural networks actually work. This guide will take...
CreateSpace, 2016. — 222 p. A step-by-step gentle journey through the mathematics of neural networks, and making your own using the Python computer language. Neural networks are a key element of deep learning and artificial intelligence, which today is capable of some truly impressive feats. Yet too few really understand how neural networks actually work. This guide will take...
CreateSpace, 2016. — 222 p. A step-by-step gentle journey through the mathematics of neural networks, and making your own using the Python computer language. Neural networks are a key element of deep learning and artificial intelligence, which today is capable of some truly impressive feats. Yet too few really understand how neural networks actually work. This guide will take...
CreateSpace, 2016. — 222 p. A gentle journey through the mathematics of neural networks, and making your own using the Python computer language. Neural networks are a key element of deep learning and artificial intelligence, which today is capable of some truly impressive feats. Yet too few really understand how neural networks actually work. This guide will take you on a fun...
New York: Academic Press, 2014. — 283 p. — ISBN: 978-0-12-410407-5 Calculus of Thought: Neuromorphic Logistic Regression in Cognitive Machines is a must-read for all scientists about a very simple computation method designed to simulate big-data neural processing. This book is inspired by the Calculus Ratiocinator idea of Gottfried Leibniz, which is that machine computation...
New York: Springer, 2017. — 93 p. This book shows how information systems (IS) scholars can effectively apply neuroscience expertise in ways that do not require neuroscience tools. However, the approach described here is intended to complement neuroscience tools, not to supplant them. Written by leading scholars in the field, it presents a review of the empirical literature on...
Springer, 2015. — 296 p. This book provides a complete study on neural structures exhibiting nonlinear and stochastic dynamics. The book elaborates on neural dynamics by introducing advanced models of neural networks. It overviews the main findings in the modelling of neural dynamics in terms of electrical circuits and examines their stability properties with the use of...
Academic Press, 2020. — 151 p. — ISBN: 978-0-12-817078-6. This book focuses on modeling and control of discrete-time unknown nonlinear delayed systems under uncertainties based on Artificial Neural Networks. First, a Recurrent High Order Neural Network (RHONN) is used to identify discrete-time unknown nonlinear delayed systems under uncertainties, then a RHONN is used to design...
N. Y.: Addison-Wesley, 1992. — 293 p. This book is a comprehensive introduction to neural networks and neural information processing. It describes the most important models of neural networks and how they contribute to our understanding of information and organization processes in the brain. One of the few generally recognized organizational principles of the nervous system,...
Springer Nature, 2024. — 560 p. This book deals with the application of ANNs in real-world problems requiring data analysis and signal processing. Artificial neural networks (ANNs) have emerged in society thanks to the large number of applications that have been used in an awe-inspiring way. These networks offer effective solutions to practical, real-world problems. The wide...
Springer, 1996. — 512 p. This book arose from my lectures on neural networks at the Free University of Berlin and later at the University of Halle. I started writing a new text out of dissatisfaction with the literature available at the time. Most books on neural networks seemed to be chaotic collections of models and there was no clear unifying theoretical thread connecting...
New York: ITexLi, 2016. — 409 p. This is a current book on Artificial Neural Networks and Applications, bringing recent advances in the area to the reader interested in this always-evolving machine learning technique. The idea of simulating the brain was the goal of many pioneering works in Artificial Intelligence. The brain has been seen as a neural network, or a set of nodes,...
Springer, 2020. — 117 p. — (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology). — ISBN: 978-3-030-35742-9. This book addresses the automatic sizing and layout of analog integrated circuits (ICs) using deep learning (DL) and artificial neural networks (ANN). It explores an innovative approach to automatic circuit sizing where ANNs learn patterns from previously optimized design...
Chapman & Hall, 1996. — 311 p. Over the past several years a great deal of research has been carried out in the areas of artificial vision and neural networks. Although much of this research has been theoretical in nature, many of the techniques developed through these efforts are now mature enough to be used in practical applications. Concurrently, the opening of worldwide...
Rosenblatt F. Principles of neurodynamics: Perceptions and the theory of brain mechanism. Washington DC, Spartan Books, 1961. 616 p. Микрофильм Сканированую копию оригинала (со списком исправлений) можно найти здесь: https://catalog.hathitrust.org/Record/000203591 Development of basic concepts Historical review of alternative approaches Physiological and psychological...
Springer, 2000. — 203 p. Recent technological developments have forced control engineers to deal with extremely complex systems that include uncertain, and possibly unknown, nonlinearities, operating in highly uncertain environments. The above, together with continuously demanding performance requirements, place control engineering as one of the most challenging technological...
New York: Springer, 2009. - 311p.
Recent experimental research advances have led to increasingly detailed descriptions of how networks of interacting neurons process information. With these developments, it has become clear that dynamic network behaviors underlie information processing, and that the observed activity patterns cannot be fully explained by simple concepts such as...
Springer, 2002. — 292 p. The advent of the computer age has set in motion a profound shift in our perception of science -its structure, its aims and its evolution. Traditionally, the principal domains of science were, and are, considered to be mathe matics, physics, chemistry, biology, astronomy and related disciplines. But today, and to an increasing extent, scientific...
CRC Press, 2023. — 220 p. — ISBN 9781003303053. This textbook comprehensively discusses the latest mathematical modeling techniques and their applications in various areas such as fuzzy modeling, signal processing, neural network, machine learning, image processing, and their numerical analysis. It further covers image processing techniques such as the Viola-Jones method for...
De Gruyter, 2022. — 154 p. — ISBN 978-3-11-065626-8. Neural Networks is an integral part in machine learning and a known tool for controlling nonlinear processes. The area is under rapid development and provides a tool for modelling and controlling of advanced processes. This book provides a comprehensive overview for modelling, simulation, measurement and control strategies...
De Gruyter, 2022. — 154 p. — ISBN 978-3-11-065641-1. Neural Networks is an integral part in machine learning and a known tool for controlling nonlinear processes. The area is under rapid development and provides a tool for modelling and controlling of advanced processes. This book provides a comprehensive overview for modelling, simulation, measurement and control strategies...
Диссертация, University of Toronto, 2009, -84 pp. Building intelligent systems that are capable of extracting high-level representations from high-dimensional sensory data lies at the core of solving many AI related tasks, including object recognition, speech perception, and language understanding. Theoretical and biological arguments strongly suggest that building such systems...
Springer, 2022. — 130 p. — ISBN 13 9783030899288. Рекуррентные нейронные сети: от простых до закрытых архитектур This textbook provides a compact but comprehensive treatment that provides analytical and design steps to recurrent neural networks from scratch. It provides a treatment of the general recurrent neural networks with principled methods for training that render the...
Издательство Auerbach Publications, 2006, -582 pp. This book is an exploration of neural networks for pattern recognition in scientific data. An important highlight is the extensive visual presentation of neural networks concepts throughout. This book is motivated by the necessity for a text that caters to both researchers and students from a wide range of backgrounds, one that...
Academic Press, 2017. — 620 p. — ISBN: 978-0-12-811318-9. This Handbook explores neural computation applications, ranging from conventional fields of mechanical and civil engineering, to electronics, electrical engineering and computer science. This book covers the numerous applications of artificial and deep neural networks and their uses in learning machines, including image...
Springer, 2012. — 193 p. This book is essentially the first author’s PhD thesis, which was successfully defended at the University of Leicester in 2009. It explores the feasibility of two technologies in reducing cost and weight of air vehicles. The first is a fault detection and isolation scheme, which uses neural networks to diagnose faults in sensors. The second is a flush...
Springer, 2017. — 105 p. In this book, a new model of modular neural network based on a granular approach, the combination of their responses, and the optimization by hierarchical genetic algorithms are introduced. The new model of modular neural networks is applied to human recognition, and for this four databases of biometric measures are used; face, iris, ear, and voice. The...
Springer, 2008. — 116 p. Neural networks have become a well-established methodology as exemplified by their applications to identification and control of general nonlinear and complex systems; the use of high order neural networks for modeling and learning has recently increased. Using neural networks, control algorithms can be developed to be robust to uncertainties and...
Springer, 2003. — 336 p. The past fifteen years has witnessed an explosive growth in the fundamental research and applications of artificial neural networks (ANNs) and fuzzy logic (FL). The main impetus behind this growth has been the ability of such methods to offer solutions not amenable to conventional techniques, particularly in application domains involving pattern...
Apress, 2021. — 726 p. — ISBN: 1484261496. Develop machine learning models across various domains. This book offers a single source that provides comprehensive coverage of the capabilities of TensorFlow 2 through the use of realistic, scenario-based projects.
Apress, 2021. — 726 p. — ISBN: 1484261496. Develop machine learning models across various domains. This book offers a single source that provides comprehensive coverage of the capabilities of TensorFlow 2 through the use of realistic, scenario-based projects.
Apress Media LLC., 2020. — 749 p. — ISBN13: (pbk): 978-1-4842-6149-1. Develop machine learning models across various domains. This book offers a single source that provides comprehensive coverage of the capabilities of TensorFlow 2 through the use of realistic, scenario-based projects. After learning what's new in TensorFlow 2, you'll dive right into developing machine learning...
Apress Media LLC., 2020. — 749 p. — ISBN13: (pbk): 978-1-4842-6149-1. Develop machine learning models across various domains. This book offers a single source that provides comprehensive coverage of the capabilities of TensorFlow 2 through the use of realistic, scenario-based projects. After learning what's new in TensorFlow 2, you'll dive right into developing machine learning...
CRC Press, 2000. — 367 p. Modern feedback control systems have been responsible for major successes in the fields of aerospace engineering, automotive technology, defense, and industrial systems. The function of a feedback controller is to alter the behavior of the system in order to meet a desired level of performance. Modern control techniques, whether linear or nonlinear,...
American Psychological Association, 2006. — 187 p. — ISBN: 1591474159, 978-1591474159. While the term neural networks may be unfamiliar to many organizational psychologists, exciting new applications of artificial intelligence are attracting notice among organizational behavior researchers. In Neural Networks in Organizational Research: Applying Pattern Recognition to the...
Technical Report IDSIA-03-14 / arXiv:1404.7828 v4 [cs.NE] (88 pages, 888 references). The Swiss AI Lab IDSIA. Istituto Dalle Molle di Studi sull’Intelligenza Artificiale. University of Lugano & SUPSI. Galleria 2, 6928 Manno-Lugano. Switzerland. 8 October 2014. Abstract. In recent years, deep artificial neural networks (including recurrent ones) have won numerous contests in...
Диплом (Master), Manchester Metropolitan University, 1996. — 123 p. In this project a new modular neural network is proposed. The basic building blocks of the architecture are small multilayer feedforward networks, trained using the Backpropagation algorithm. The structure of the modular system is similar to architectures known from logical neural networks. The new network is...
Springer, 2010. — 254 p.
"Applications of Neural Networks in High Assurance Systems" is the first book directly addressing a key part of neural network technology: methods used to pass the tough verification and validation (V&V) standards required in many safety-critical applications. The book presents what kinds of evaluation methods have been developed across many sectors, and...
Technical University of Berlin, 2018. — 110 p. The goal of this thesis is to develop deep neural networks that are capableof learning representations for atomistic systems. Beyond that we aim to pro-vide techniques to extract insights about the obtained representation as well asthe underlying data. We will reuse the deep learning architecture in a varietyof applications, thus, the...
Springer, 2002. — 289 p. The Self-Organizing Map (SOM) is one of the most frequently used architectures for unsupervised artificial neural networks. Introduced by Teuvo Kohonen in the 1980s, SOMs have been developed as a very powerful method for visualization and unsupervised classification tasks by an active and innovative community of international researchers. A number of...
Издательство North-Holland, 1991, -286 pp. The first time I became interested in Neural Nets and Statistical Pattern Recognition was in early 1958 while I was a graduate student in the Moore School of Electrical Engineering of the University of Pennsylvania. My student subscription to the NEW YORKER magazine brought many chuckles from cartoons and stories but the only item from...
Springer Cham, 2023. — 119 p. — (SpringerBriefs in Computer Science) — eBook ISBN: 978-3-031-39179-8. This book provides a broad overview of the key results and frameworks for various NSAI tasks as well as discussing important application areas. This book also covers neuro symbolic reasoning frameworks such as LNN, LTN, and NeurASP and learning frameworks. This would include...
Springer Cham, 2023. — 119 p. — (SpringerBriefs in Computer Science) — eBook ISBN: 978-3-031-39179-8. This book provides a broad overview of the key results and frameworks for various NSAI tasks as well as discussing important application areas. This book also covers neuro symbolic reasoning frameworks such as LNN, LTN, and NeurASP and learning frameworks. This would include...
Amazon Digital Services LLC, 2016. — 105 p. — ASIN B01LY27DHK.
What are neural networks in a nutshell? Neural networks is a technology book that deals with both natural and our artificial lifestyle. Moreover, this guide is not just about the neural networks, but it is all about the neural networks.
Neural networks have an enormous appeal to many researchers due to their great...
Amazon Digital Services LLC, 2016. — 105 p. — ASIN B01LY27DHK. What are neural networks in a nutshell? Neural networks is a technology book that deals with both natural and our artificial lifestyle. Moreover, this guide is not just about the neural networks, but it is all about the neural networks. Neural networks have an enormous appeal to many researchers due to their great...
Springer, 2016. — 468. This book covers theoretical aspects as well as recent innovative applications of Artificial Neural networks (ANNs) in natural, environmental, biological, social, industrial and automated systems. It presents recent results of ANNs in modelling small, large and complex systems under three categories, namely, 1) Networks, Structure Optimisation, Robustness...
Springer, 1997. — 155 p.
This book is about training methods - in particular, fast second-order training methods - for multi-layer perceptrons (MLPs). MLPs (also known as feed-forward neural networks) are the most widely-used class of neural network. Over the past decade MLPs have achieved increasing popularity among scientists, engineers and other professionals as tools for...
New York: Springer, 2013. — 851 p. Handbook of Neuroevolution Through Erlang presents both the theory behind, and the methodology of, developing a neuroevolutionary-based computational intelligence system using Erlang. With a foreword written by Joe Armstrong, this handbook offers an extensive tutorial for creating a state of the art Topology and Weight Evolving Artificial Neural...
Springer Cham, 2023. — 198 p. — (Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery). — eBook ISBN 978-3-031-16174-2. This book provides a comprehensive introduction to the foundations and frontiers of graph neural networks. In addition, the book introduces the basic concepts and definitions in graph representation learning and discusses the development of advanced graph...
Springer Cham, 2023. — 198 p. — (Synthesis Lectures on Data Mining and Knowledge Discovery). — eBook ISBN 978-3-031-16174-2. This book provides a comprehensive introduction to the foundations and frontiers of graph neural networks. In addition, the book introduces the basic concepts and definitions in graph representation learning and discusses the development of advanced graph...
Article. — Neural Comput & Applic. — 2013. — 23. — pp. 667–675 Location information is useful for mobile phones. There exists a dilemma between the relatively high price of GPS devices and the dependence of location information acquisition on GPS for most phones in current stage. To tackle this problem, in this paper, we investigate the position inference of phones without GPS...
Wiley, 2013. — 517 p. — ISBN: 1118337840, 9781118337844 Computational Intelligence: Synergies of Fuzzy Logic, Neural Networks and Evolutionary Computing presents an introduction to some of the cutting edge technological paradigms under the umbrella of computational intelligence. Computational intelligence schemes are investigated with the development of a suitable framework for...
Basel: Birkhäuser, 1999. — 192 p. The theoretical foundations of Neural Networks and Analog Computation conceptualize neural networks as a particular type of computer consisting of multiple assemblies of basic processors interconnected in an intricate structure. Examining these networks under various resource constraints reveals a continuum of computational devices, several of...
Amazon Digital Services, Inc., 2015. — 447 p. An Excellent Book On Artificial Intelligence Programming, C++ Neural Networks And Fuzzy Logic With The Application Of C++. The number of models available in neural network literature is quite large. Very often the treatment is mathematical and complex. This book provides illustrative examples in C++ that the reader can use as a...
Nova Press, 2020. — 176 p. — ISBN 9781536184662. As artificial neural networks have been gaining importance in the field of engineering, this compilation aims to review the scientific literature regarding the use of artificial neural networks for the modelling and optimization of food drying processes. The applications of artificial neural networks in food engineering are...
Butterworth-Heinemann, 2017. — 218 p. Diffuse Algorithms for Neural and Neuro-Fuzzy Networks: With Applications in Control Engineering and Signal Processing presents new approaches to training neural and neuro-fuzzy networks. This book is divided into six chapters. Chapter 1 consists of plants models reviews, problems statements, and known results that are relevant to the...
New York: Butterworth-Heinemann, 2017. — 215 p. Diffuse Algorithms for Neural and Neuro-Fuzzy Networks: With Applications in Control Engineering and Signal Processing presents new approaches to training neural and neuro-fuzzy networks. This book is divided into six chapters. Chapter 1 consists of plants models reviews, problems statements, and known results that are relevant to...
CreateSpace Independent Publishing, 2018. — 114 p. — ISBN: 171759445X. Are you looking to get a better understanding of neural networks and their applications? Neural networks are used to model complex patterns for prediction and simulation. It uses the processing pattern used by brain neurons to achieve this. Neural Networks are good at processing complex , non-linear...
CreateSpace Independent Publishing, 2018. — 114 p. — ISBN: 171759445X. Are you looking to get a better understanding of neural networks and their applications? Neural networks are used to model complex patterns for prediction and simulation. It uses the processing pattern used by brain neurons to achieve this. Neural Networks are good at processing complex , non-linear...
CreateSpace Independent Publishing, 2018. — 114 p. — ISBN: 171759445X. Are you looking to get a better understanding of neural networks and their applications? Neural networks are used to model complex patterns for prediction and simulation. It uses the processing pattern used by brain neurons to achieve this. Neural Networks are good at processing complex , non-linear...
Springer, 2003. — 230 p. Conventional digital computation methods have run into a serious speed bottleneck due to their serial nature. To overcome this problem, a new computation model, called Neural Networks, has been proposed, which is based on some aspects of neurobiology and adapted to integrated circuits. The increased availability of computing power has not only made many...
CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017. — 94 p. This book is an exploration of an artificial neural network. It has been created to suit even the complete beginners to artificial neural networks. The first part of the book is an overview of artificial neural networks so as to help the reader understand what they are. You will also learn the relationship between the...
CreateSpace Independent, North Charleston, USA, 2017. — 309 p. — ISBN/ASIN B06XC2P9ZH. Predictive analytics encompasses a variety of statistical techniques from predictive modeling, machine learning, and data mining that analyze current and historical facts to make predictions about future or otherwise unknown events. In business, predictive models exploit patterns found in...
Morgan & Claypool Publ., 2017. — 241 p. — (Synthesis Lectures on Computer Architecture 39) — ISBN10: 1627059482. Understanding and implementing the brain's computational paradigm is the one true grand challenge facing computer researchers. Not only are the brain's computational capabilities far beyond those of conventional computers, its energy efficiency is truly remarkable....
Amazon Digital Services LLC, 2017. — 736 p. This book is for Java developers with basic Java programming knowledge. No previous knowledge of neural networks is required as this book covers the concepts from scratch. What You Will Learn Get to grips with the basics of neural networks and what they are used for Develop neural networks using hands-on examples Explore and code the...
Packt Publishing, 2017. — 270 p. — ISBN: 978-1-78712-605-3. Create and unleash the power of neural networks by implementing professional Java code About This Book Learn to build amazing projects using neural networks including forecasting the weather and pattern recognition Explore the Java multi-platform feature to run your personal neural networks everywhere This step-by-step...
Packt Publishing, 2016. — 244 p. — ISBN: 978-1-78588-090-2. Код примеров к книге выложен здесь. Unleash the power of neural networks by implementing professional Java code. Vast quantities of data are produced every second. In this context, neural networks become a powerful technique to extract useful knowledge from large amounts of raw, seemingly unrelated data. One of the...
2nd ed. — Packt Publishing, 2017. — 269 p. — ISBN: 978-1787126053. (+Sample files) Create and unleash the power of neural networks by implementing professional Java code About This Book Learn to build amazing projects using neural networks including forecasting the weather and pattern recognition Explore the Java multi-platform feature to run your personal neural networks...
Packt Publishing, 2017. — 270 p. — ISBN: 978-1-78712-605-3. Create and unleash the power of neural networks by implementing professional Java code About This Book Learn to build amazing projects using neural networks including forecasting the weather and pattern recognition Explore the Java multi-platform feature to run your personal neural networks everywhere This step-by-step...
Packt Publishing, 2017. — 270 p. — ISBN: 978-1-78712-605-3. Create and unleash the power of neural networks by implementing professional Java code About This Book Learn to build amazing projects using neural networks including forecasting the weather and pattern recognition Explore the Java multi-platform feature to run your personal neural networks everywhere This step-by-step...
University of Hamburg, 2016. — 48 p. In his Bachelor thesis Stefan Bruhns has created a new network type called “modulated spiking neural network”. This thesis expands his work by analysing the performance of the new network on different tasks and comparing them to different other network types.
New York: Springer, 2018. — 100 p. This book focuses on the fields of hybrid intelligent systems based on fuzzy systems, neural networks, bio-inspired algorithms and time series. This book describes the construction of ensembles of Interval Type-2 Fuzzy Neural Networks models and the optimization of their fuzzy integrators with bio-inspired algorithms for time series prediction....
Birmingham: Packt Publishing, 2016. — 244 p. Create and unleash the power of neural networks by implementing professional Java code About This Book Learn to build amazing projects using neural networks including forecasting the weather and pattern recognition Explore the Java multi-platform feature to run your personal neural networks everywhere This step-by-step guide will...
Birmingham: Packt Publishing, 2016. - 244p. Create and unleash the power of neural networks by implementing professional Java code About This Book Learn to build amazing projects using neural networks including forecasting the weather and pattern recognition Explore the Java multi-platform feature to run your personal neural networks everywhere This step-by-step guide will help...
Диплом (Master), George Mason University, 1989, -83 pp.
Paradigms for using neural networks (NNs) and genetic algorithms (GAs) to heuristically solve Boolean satisfiability (SAT) problems are presented. Results are presented for two-peak and false-peak SAT problems. Since SAT is NP-Complete, any other NP-Complete problem can be transformed into an equivalent SAT problem in...
Handbook. — Oakville, Arcler Press, 2019. — 212 p. Applied Neural Networks and Soft Computing examines the relation between neural networks and soft computing. Neural network is a system of hardware and software designed after the operations of neurons. Applied neural networks has a plethora of applications and the text tries to touch every aspect to give readers a wider...
Arcler Press, 2020. - 260p. - ISBN: 9781774073452 Deep neural networks and applications makes the readers aware about the various Artificial Neutral Networks (ANN) and the topologies related to Main Neutral Networks (MNN). The book throws light on the prospect of artificial intelligence and the applications it has in risk management. It further elaborates on the Artificial...
Arcler Press, 2020. — 290 p. — ISBN: 978-1-77407-345-2. Deep neural networks and applications makes the readers aware about the various Artificial Neutral Networks (ANN) and the topologies related to Main Neutral Networks (MNN). The book throws light on the prospect of artificial intelligence and the applications it has in risk management. It further elaborates on the...
Neural Computation 21, 2502–2523 (2009)
From a theoretical point of view, statistical inference is an attractivemodel
of brain operation. However, it is unclear how to implement these inferential
processes in neuronal networks.We offer a solution to this problem
by showing in detailed simulations how the belief propagation algorithm
on a factor graph can be embedded in a...
Springer, 2002. — 167 p. In the past three decades, major advances have been made in adaptive control of linear time-invariant plants with unknown parameters. The choice of the controller structure is based on well established results in linear systems theory, and stable adaptive laws which assure the global stability of the overall systems are derived based on the properties...
Springer, 2013. — 181 p. Recent advancements in the field of telecommunications, medical imaging and signal processing deal with signals that are inherently time varying, nonlinear and complex-valued. The time varying, nonlinear characteristics of these signals can be effectively analyzed using artificial neural networks. Furthermore, to efficiently preserve the physical...
Диссертация, University of Toronto, 2013, -101 pp. Recurrent Neural Networks (RNNs) are powerful sequence models that were believed to be difficult to train, and as a result they were rarely used in machine learning applications. This thesis presents methods that overcome the difficulty of training RNNs, and applications of RNNs to challenging problems. We first describe a new...
Springer, 1996. — 316 p. The topic of this book is the use of artificial neural networks for modelling and control purposes. The relatively young field of neural control, which started approximately ten years ago with Barto's broomstick balancing experiments, has undergone quite a revolution in recent years. Many methods emerged including optimal control, direct and indirect...
InTech, 2013. — 264 p. Artificial neural networks may probably be the single most successful technology in the last two decades which has been widely used in a large variety of applications in various areas. An artificial neural network, often just called a neural network, is a mathematical (or computational) model that is inspired by the structure and function of biological...
InTech, 2011. — 490 p.
Artificial neural networks may probably be the single most successful technology in the last two decades which has been widely used in a large variety of applications in various areas. An artificial neural network, oft en just called a neural network, is a mathematical (or computational) model that is inspired by the structure and function of biological...
InTech, 2011. — 374 p. Artificial neural networks may probably be the single most successful technology in the last two decades which has been widely used in a large variety of applications in various areas. An artificial neural network, often just called a neural network, is a mathematical (or computational) model that is inspired by the structure and function of biological...
Morgan & Claypool Publishers, 2020. — 341 p. — (Synthesis Lectures on Computer Architecture). — ISBN: 1681738317. This book provides a structured treatment of the key principles and techniques for enabling efficient processing of deep neural networks (DNNs). DNNs are currently widely used for many artificial intelligence (AI) applications, including computer vision, speech...
CRC Press, 2014. — 298 p. — ISBN: 1482233398, 9781482233391.
The utility of artificial neural network models lies in the fact that they can be used to infer functions from observations — making them especially useful in applications where the complexity of data or tasks makes the design of such functions by hand impractical.
Exploring Neural Networks with C# presents the...
Издательство World Scientific, 1996, -236 pp. Since Hopfield proposed neural-network computing for optimization and combinatorics problems, many neural-network investigators have been working on optimization problems. In this book, a variety of optimization problems and combinatorics problems are presented by respective experts. The book contains applications in graph theory,...
Google Research, Brain Team, Mountain View, СA Preprint, to apear in ICML 2019. Abstract Convolutional Neural Networks (ConvNets) are commonly developed at a fixed resource budget, and then scaled up for better accuracy if more resources are available. In this paper, we systematically study model scaling and identify that carefully balancing network depth, width, and resolution...
Springer, 2007. — 309 p.
Neural Networks: Computational Models and Applications covers a wealth of important theoretical and practical issues in neural networks, including the learning algorithms of feed-forward neural networks, various dynamical properties of recurrent neural networks, winner-take-all networks and their applications in broad manifolds of computational...
Elsevier, 1998. — 151 p. Neural networks have shown enormous potential for commercial exploitation over the last few years but it is easy to overestimate their capabilities. A few simple algorithms will learn relationships between cause and effect or organise large volumes of data into orderly and informative patterns but they cannot solve every problem and consequently their...
Academic Press, 2020. — 281 p. — ISBN: 978-0-12-815651-3. This book presents a new approach on how to quickly construct an accurate, multilayered neural network solution of differential equations. Current neural network methods have significant disadvantages, including a lengthy learning process and single-layered neural networks built on the finite element method (FEM). The...
Technical University of Braunschweig, 2015. — 268 p. Accurate predictions of storm-tide are of vital importance for many coastal areas. Along North Sea coasts, reliable storm-tide predictions are of crucial importance as a large portion of the coastal zones is not only below mean sea level but also characterized by frequent storms. Currently, the nature of mutual nonlinear...
Springer, 2006. — 280 p. Artificial neural networks are a form of artificial intelligence that have the capability of learning, growing, and adapting within dynamic environments. With the ability to learn and adapt, artificial neural networks introduce new potential solutions and approaches to some of the more challenging problems that the United States faces as it pursues the...
Springer, 2013. — 285 p. Themain purpose of the book is to present, through material based on a collection of relevant past scientific papers by the author, a complete development of the CODAM neural network model of consciousness, first introduced by the author in 1999/2000. This model allows both for a scientifically based (and scientifically supported) understanding of...
Blue Windmill Media, 2017. — 248 p. Neural networks have made a gigantic comeback in the last few decades and you likely make use of them everyday without realizing it, but what exactly is a neural network? What is it used for and how does it fit within the broader arena of machine learning? On a high level, a network learns just like we do, through trial and error. This is...
Blue Windmill Media, 2017. — 248 p. Neural networks have made a gigantic comeback in the last few decades and you likely make use of them everyday without realizing it, but what exactly is a neural network? What is it used for and how does it fit within the broader arena of machine learning? On a high level, a network learns just like we do, through trial and error. This is...
Blue Windmill Media, 2017. — 248 p. Neural networks have made a gigantic comeback in the last few decades and you likely make use of them everyday without realizing it, but what exactly is a neural network? What is it used for and how does it fit within the broader arena of machine learning? On a high level, a network learns just like we do, through trial and error. This is...
Independently published, 2017. — 167 p. — ISBN: 9781549893643. There are many reasons why neural networks fascinate us and have captivated headlines in recent years. They make web searches better, organize photos, and are even used in speech translation. Heck, they can even generate encryption. At the same time, they are also mysterious and mind-bending: how exactly do they...
Independently published, 2017. — 167 p. — ISBN: 9781549893643. There are many reasons why neural networks fascinate us and have captivated headlines in recent years. They make web searches better, organize photos, and are even used in speech translation. Heck, they can even generate encryption. At the same time, they are also mysterious and mind-bending: how exactly do they...
Springer, 2012. — 140 p.
Sloshing causes liquid to fluctuate, making accurate level readings difficult to obtain in dynamic environments. The measurement system described uses a single-tube capacitive sensor to obtain an instantaneous level reading of the fluid surface, thereby accurately determining the fluid quantity in the presence of slosh. A neural network based...
Springer, 2002. — 215 p. This book revives, analyzes, and simulates Turing's ideas, applying them to different types of problems, and building and training Turing's machines using evolutionary algorithms. In a little known paper entitled 'Intelligent Machinery' Turing investigated connectionist networks, but his work was dismissed as a 'schoolboy essay'and it was left...
Kluwer, 1994. — 274. This book is the result of an attempt to broaden the scope of machine learning. The framework proposed here, called lifelong learning, addresses scenarios in which a learning algorithm faces a whole collection of learning tasks. Instead of having just an isolated set of data points, a lifelong learning algorithm can incrementally build on previous learning...
Birkhäuser, 2006. — 181 p. This book describes the results of a successful collaboration between a group at the Department of Physics of Rome University “La Sapienza” and a group of engineers who for many years have been engaged in researching marine events at the National Department of Technical Services of Italy (“Dipartimento dei Servizi Tecnici Nazionali, DSTN, now APAT,...
Academic Press, 2019. — 324 p. — ISBN: 978-0-12-815254-6. This book presents a new approach on how to obtain the adaptive neural network models for complex systems that are typically found in real-world applications. The book introduces the theoretical knowledge available for the modeled system into the purely empirical black box model, thereby converting the model to the gray...
Academic Press, 2019. — 324 p. — ISBN 978-0-12-815254-6. Neural Network Modeling and Identification of Dynamical Systems presents a new approach on how to obtain the adaptive neural network models for complex systems that are typically found in real-world applications. The book introduces the theoretical knowledge available for the modeled system into the purely empirical black...
Издательство Cambridge University Press, 2010, -409 pp. This book represents a substantial update of a theme issue of the Philosophical Transactions of the Royal Society B Journal, ‘The use of artificial neural networks to study perception in animals’ (Phil Trans R Soc B 2007 March 29; 362(1479)). Most of the 14 papers in that theme issue have been significantly updated and we...
Springer, 2015. — 179 p. The neurocomputing is endowed with an opportunity to realize the innate enigma of artificial intelligence in physical world. The researchers of modern computing science have sought to see the neurocomputing as cutting edge technology in computational intelligence and machine learning. The goal of this book is to bring in the elegant theory of...
Irwin Professional Pub, 1996. — 865 p. — ISBN 1557389195, 9781557389190 This book is an excellent book on the application of Neural networks to the financial world. This is a collection of articles for the knowledgeable in the area of finacial investments and Neural Networks. With this in mind this book constitutes an excellent reference book to any graduate course in any...
Wiley, Chichester, 1997. — 599 p. — ISBN13: 978-0471160038. Neural networks and fuzzy systems represent two distinct technologies that deal with uncertainty. This definitive book presents the fundamentals of both technologies, and demonstrates how to combine the unique capabilities of these two technologies for the greatest advantage. Steering clear of unnecessary mathematics,...
CRC Press, 2022. — 330 p. — ISBN 978-0-367-69838-6. The brain is not a glorified digital computer. It does not store information in registers, and it does not mathematically transform mental representations to establish perception or behavior. The brain cannot be downloaded to a computer to provide immortality, nor can it destroy the world by having its emerged consciousness...
CRC Press, 2022. — 412 p. — ISBN 9781003307822. The text discusses recurrent neural networks for prediction and offers new insights into the learning algorithms, architectures, and stability of recurrent neural networks. It discusses important topics including recurrent and folding networks, long short-term memory (LSTM) networks, gated recurrent unit neural networks, language...
CRC Press, 2022. — 412 p. — ISBN 9781003307822. The text discusses recurrent neural networks for prediction and offers new insights into the learning algorithms, architectures, and stability of recurrent neural networks. It discusses important topics including recurrent and folding networks, long short-term memory (LSTM) networks, gated recurrent unit neural networks, language...
Technical University of Munich, 2018. — 210 p. For neural networks we propose stochastic, non-parametric activation functions that are fully learnable and individual to each neuron. Overfitting is prevented by placing a Gaussian process prior over these functions. The model can handle uncertainties in its inputs and self-estimate the confidence of its predictions. Using...
Springer, 2002. — 424 p. The fourth volume of the Physics of Neural Networks series. Models of Neural Networks I Models of Neural Networks II. Temporal Aspects of Coding and Information Processing in Biological Systems Models of Neural Networks III. Association, Generalization, and Representation Models of Neural Networks IV. Early Vision and Attention Close this book for a...
Springer, 2021. — 276 p. — ISBN: 3662611821, 9783662611821. This book treats essentials from neurophysiology (Hodgkin–Huxley equations, synaptic transmission, prototype networks of neurons) and related mathematical concepts (dimensionality reductions, equilibria, bifurcations, limit cycles and phase plane analysis). This is subsequently applied in a clinical context, focusing...
Springer, 2021. — 276 p. — ISBN: 3662611821, 9783662611821. This book treats essentials from neurophysiology (Hodgkin–Huxley equations, synaptic transmission, prototype networks of neurons) and related mathematical concepts (dimensionality reductions, equilibria, bifurcations, limit cycles and phase plane analysis). This is subsequently applied in a clinical context, focusing...
Prentice Hall, 1995. — 259 p. Thorough, compact, and self-contained, this explanation and analysis of a broad range of neural nets is conveniently structured so that readers can first gain a quick global understanding of neural nets - "without" the mathematics - and can then delve into mathematical specifics as necessary. The behavior of neural nets is first explained from an...
CRC Press, 2017. — 188 p. This book covers the fundamentals in designing and deploying techniques using deep architectures. It is intended to serve as a beginner’s guide to engineers or students who want to have a quick start on learning and/or building deep learning systems. This book provides a good theoretical and practical understanding and a complete toolkit of basic...
Springer, 2003. — 498 p. Learning and Generalization provides a formal mathematical theory for addressing intuitive questions such as: how does a machine learn a new concept on the basis of examples; how can a neural network, after sufficient training, correctly predict the outcome of a previously unseen input; how much training is required to achieve a specified level of...
Academic Press, 2021. — 526 p. — ISBN 978-3-030-74651-3. Mem-elements for Neuromorphic Circuits with Artificial Intelligence Applications illustrates recent advances in the field of mem-elements (memristor, memcapacitor, meminductor) and their applications in nonlinear dynamical systems, computer science, analog and digital systems, and in neuromorphic circuits and artificial...
ITexLi, 2024. — 88 p. — ISBN 0854661514 9780854661510 0854661522 9780854661527 0854661530 9780854661534. This book presents some recent specialized works of a theoretical study in the domain of adaptive neuro-fuzzy inference systems (ANFIS) for specialists, engineers, professors, and students. It includes five chapters that present new fuzzy systems concepts and promotes them...
Издательство World Scientific, 1999, -194 pp. This book presents our research on the application of evolutionary computation in the automatic generation of a neural network architecture. The architecture has a significant influence on the performance of the network. It is the usual practice to use trial and error to find a suitable neural network architecture for a given...
Springer, 2021. — 197 p. — ISBN 978-3-030-75648-2. The aim of this publication is to identify and apply suitable methods for analysing and predicting the time series of gold prices, together with acquainting the reader with the history and characteristics of the methods and with the time series issues in general. Both statistical and econometric methods, and especially...
Springer, 2021. — 197 p. — ISBN 978-3-030-75648-2. The aim of this publication is to identify and apply suitable methods for analysing and predicting the time series of gold prices, together with acquainting the reader with the history and characteristics of the methods and with the time series issues in general. Both statistical and econometric methods, and especially...
New York: Springer, 2017. — 225 p. Up to date, many researchers have devoted much effort to dynamical behaviors for coupled neural networks (CNNs) because of their wide applications in different fields. For instance, the CNNs have been triumphantly applied to harmonic oscillation generation, chaos generators design, secure communication, the electronic circuits, and memorizing...
Springer, 2025. — 302 p. — (Intelligent Control and Learning Systems 19). — ISBN 978-981-96-1176-8. PDF (true) Анализ и проектирование нейронных сетей с задержкой This book provides a direct method based on system solutions to address the problems related to the analysis and control of Delayed Neural Networks. The method proposed in this book is important for the following...
Springer, 2016. – 398 p. Background of This Book With the development of neural networks theory, many neural network models and stability concepts have been extended and upgraded. For example, it is well known that recurrent neural networks (RNNs) can be used to realize associate memory and information storage. The fundamental explanation of the statement is based on the fact...
CRC Press, 2022. — 240 p. — ISBN-13 9781003327219. Разработка фильтров для системного моделирования, оценки состояния и диагностики неисправностей Filter Design for System Modeling, State Estimation and Fault Diagnosis analyzes the latest methods in the design of filters for system modeling, state estimation and fault detection with the intention of providing a new perspective...
O’Reilly Media, 2019. — 247 p. — ISBN: 978-1-492-04495-6. As deep neural networks (DNNs) become increasingly common in real-world applications, the potential to deliberately "fool" them with data that wouldn’t trick a human presents a new attack vector. This practical book examines real-world scenarios where DNNs—the algorithms intrinsic to much of AI—are used daily to process...
O’Reilly Media, 2019. — 228 p. — ISBN: 978-1-492-04495-6. As deep neural networks (DNNs) become increasingly common in real-world applications, the potential to deliberately “fool” them with data that wouldn’t trick a human presents a new attack vector. This practical book examines real-world scenarios where DNNs—the algorithms intrinsic to much of AI—are used daily to process...
O’Reilly Media, 2019. — 228 p. — ISBN: 978-1-492-04495-6. As deep neural networks (DNNs) become increasingly common in real-world applications, the potential to deliberately “fool” them with data that wouldn’t trick a human presents a new attack vector. This practical book examines real-world scenarios where DNNs—the algorithms intrinsic to much of AI—are used daily to process...
O’Reilly Media, 2019. — 228 p. — ISBN: 978-1-492-04495-6. As deep neural networks (DNNs) become increasingly common in real-world applications, the potential to deliberately “fool” them with data that wouldn’t trick a human presents a new attack vector. This practical book examines real-world scenarios where DNNs—the algorithms intrinsic to much of AI—are used daily to process...
Springer, 2001. — 587 p. It is generally understood that the present approachs to computing do not have the performance, flexibility, and reliability of biological information processing systems. Although there is a comprehensive body of knowledge regarding how information processing occurs in the brain and central nervous system this has had little impact on mainstream...
Singapore: Springer Singapore, 2019. — 132 p. — ISBN: 978-981-13-0062-2. This book offers an introduction to modern natural language processing using machine learning, focusing on how neural networks create a machine interpretable representation of the meaning of natural language. Language is crucially linked to ideas - as Websters 1923 English Composition and Literature puts...
Wiley, 2018. — 271 p. — (Wiley series on cooperative communications). — ISBN: 978-1-119-21599-8 Autonomic Intelligence Evolved Cooperative Networking offers a comprehensive advancement of the state-of-the art technological developments in the fields of Cooperative Networking and Autonomic Computing. Based on his track record in industrial standardisation, as well as academic and...
Издательство Elsevier, 2000, -219 pp. The resurgence of interest in artificial neural networks fortunately coincided with the emergence of new technology in molecular biology and the explosion of information about the genomes of humans and other species. Many important problems in genome informatics have been successfully addressed with artificial neural networks, and a vast...
Издательство Elsevier, 2000, -207 pp. The resurgence of interest in artificial neural networks fortunately coincided with the emergence of new technology in molecular biology and the explosion of information about the genomes of humans and other species. Many important problems in genome informatics have been successfully addressed with artificial neural networks, and a vast...
Singapore: Springer, 2022. — 701 p. Deep Learning models are at the core of artificial intelligence research today. It is well known that deep learning techniques are disruptive for Euclidean data, such as images or sequence data, and not immediately applicable to graph-structured data such as text. This gap has driven a wave of research for deep learning on graphs, including...
Wiley-VCH, 2023. — 435 p. — ISBN 978-1-119-98599-0. Describes the theoretical and practical aspects of finite-time ZNN methods for solving an array of computational problems Zeroing Neural Networks (ZNN) have become essential tools for solving discretized sensor-driven time-varying matrix problems in engineering, control theory, and on-chip applications for robots. Building on...
Wiley-VCH, 2023. — 435 p. — ISBN 978-1-119-98599-0. Zeroing Neural Networks Describes the theoretical and practical aspects of finite-time ZNN methods for solving an array of computational problems Zeroing Neural Networks (ZNN) have become essential tools for solving discretized sensor-driven time-varying matrix problems in engineering, control theory, and on-chip applications...
Wiley-VCH, 2023. — 435 p. — ISBN 978-1-119-98599-0. Zeroing Neural Networks Describes the theoretical and practical aspects of finite-time ZNN methods for solving an array of computational problems Zeroing Neural Networks (ZNN) have become essential tools for solving discretized sensor-driven time-varying matrix problems in engineering, control theory, and on-chip applications...
Wiley-VCH, 2023. — 435 p. — ISBN 978-1-119-98599-0. Zeroing Neural Networks Describes the theoretical and practical aspects of finite-time ZNN methods for solving an array of computational problems Zeroing Neural Networks (ZNN) have become essential tools for solving discretized sensor-driven time-varying matrix problems in engineering, control theory, and on-chip applications...
Springer, 2021. — 233 p. — (Lecture Notes on Numerical Methods in Engineering and Sciences). — ISBN 978-3030661106. This book shows how neural networks are applied to computational mechanics. Part I presents the fundamentals of neural networks and other machine learning method in computational mechanics. Part II highlights the applications of neural networks to a variety of...
Springer, 2021. — 233 p. — (Lecture Notes on Numerical Methods in Engineering and Sciences). — ISBN 978-3030661106. This book shows how neural networks are applied to computational mechanics. Part I presents the fundamentals of neural networks and other machine learning method in computational mechanics. Part II highlights the applications of neural networks to a variety of...
Artical from International Journal of Sustainable Construction Engineering & Technology
Authors: Musli Nizam Yahya, Toru Otsuru, Reiji Tomiku, Takeshi Okozono
The purpose of this paper is to investigate the capability of neural network in predicting a classroom's reverberation time. A classroom in Oita University was chosen as a sample to obtain the virtual data (reverberation...
Издательство World Scientific, 2005, -247 pp. Since Poincare's work on the three body problem, the study of nonlinear phenomena has received considerable attention in various disciplines, which made the subject of nonlinear dynamics a topic of wide interdisciplinary interest. These efforts have nowadays provided a new perspective to engineers for designing new information...
Springer, 2023. — 339 p. — eBook ISBN: 978-981-99-1790-7. Introduces readers to a modern theory of the minimum description length (MDL) principle Includes rich examples of MDL applications to machine learning and data science Written by a pioneer of information-theoretic learning theory This book introduces readers to the minimum description length (MDL) principle and its...
Springer, 2023. — 339 p. — eBook ISBN: 978-981-99-1790-7. Introduces readers to a modern theory of the minimum description length (MDL) principle Includes rich examples of MDL applications to machine learning and data science Written by a pioneer of information-theoretic learning theory This book introduces readers to the minimum description length (MDL) principle and its...
Independently published, 2021. — 186 p. — (Herong's Tutorial Examples). — ISBN 979-8720214708. This book is a collection of notes and sample codes written by the author while he was learning Neural Networks in Machine Learning. Topics include Neural Networks (NN) concepts: nodes, layers, activation functions, learning rates, training sets, etc.; deep playground for classical...
Independently published, 2021. — 186 p. — (Herong's Tutorial Examples). — ISBN 979-8720214708. This book is a collection of notes and sample codes written by the author while he was learning Neural Networks in Machine Learning. Topics include Neural Networks (NN) concepts: nodes, layers, activation functions, learning rates, training sets, etc.; deep playground for classical...
Independently published, 2021. — 186 p. — (Herong's Tutorial Examples). — ISBN 979-8720214708. This book is a collection of notes and sample codes written by the author while he was learning Neural Networks in Machine Learning. Topics include Neural Networks (NN) concepts: nodes, layers, activation functions, learning rates, training sets, etc.; deep playground for classical...
Springer Cham, 2024. — 239 p. — (Synthesis Lectures on Engineering, Science, and Technology). — eBook ISBN 978-3-031-57873-1. Discusses neuromorphic intelligence, which serves as a foundation for compact, low-power brain-inspired systems Includes learning algorithms, architecture design, and implementation of large-scale systems Offers a holistic view of the field, allowing...
Elsevier, 2017. — 167 p. — ISBN: 978-0-12-811654-8. This book provides the principle knowledge of temporal data mining in association with unsupervised ensemble learning and the fundamental problems of temporal data clustering from different perspectives. By providing three proposed ensemble approaches of temporal data clustering, this book presents a practical focus of...
Prentice-Hall, 2005. — 479 p. Over the past fifteen years, a view has emerged that computing based on models inspired by our understanding of the structure and function of the biological neural networks may hold the key to the success of solving intelligent tasks by machines. The new field is called Artificial Neural Networks, although it is more apt to describe it as parallel...
Springer, 2010. — 88 p.
Artificial neural networks are used to model systems that receive inputs and produce outputs. The relationships between the inputs and outputs and the representation parameters are critical issues in the design of related engineering systems, and sensitivity analysis concerns methods for analyzing these relationships. Perturbations of neural networks are...
ITexLi, 2023. — 272 p. — ISBN 1803561440 9781803561448 1803561432 9781803561431 1803561459 9781803561455. Dive into the cutting-edge world of Neuromorphic Computing, a groundbreaking volume that unravels the secrets of brain-inspired computational paradigms. Spanning neuroscience, artificial intelligence, and hardware design, this book presents a comprehensive exploration of...
Springer, 2004. — 244 p. Since the outstanding and pioneering research work of Hopfield on recurrent neural networks (RNNs) in the early 80s of the last century, neural networks have rekindled strong interests in scientists and researchers. Recent years have recorded a remarkable advance in research and development work on RNNs, both in theoretical research as weIl as actual...
Springer, 2003. — 323 p. The foreign exchange market is one of the most complex dynamic markets with the characteristics of high volatility, nonlinearity and irregularity. Since the Bretton Woods System collapsed in 1970s, the fluctuations in the foreign exchange market are more volatile than ever. Furthermore, some important factors, such as economic growth, trade development,...
Springer, 2017. — 267 p. — ISBN10: 3319543121. — ISBN13: 978-3319543123. This book summarizes the recent breakthroughs in hardware implementation of neuro-inspired computing using resistive synaptic devices. The authors describe how two-terminal solid-state resistive memories can emulate synaptic weights in a neural network. Readers will benefit from state-of-the-art summaries...
Packt Publishing, 2018 - 272p. - ISBN: 1789130336 Learn how to apply TensorFlow to a wide range of deep learning and Machine Learning problems with this practical guide on training CNNs for image classification, image recognition, object detection and many computer vision challenges. Key Features Learn the fundamentals of Convolutional Neural Networks Harness Python and...
Packt Publishing, 2018 - 272p. - ISBN: 1789130336 !Code files only! Learn how to apply TensorFlow to a wide range of deep learning and Machine Learning problems with this practical guide on training CNNs for image classification, image recognition, object detection and many computer vision challenges. Key Features Learn the fundamentals of Convolutional Neural Networks Harness...
Packt Publishing, 2018 - 272p. - ISBN: 1789130336 Learn how to apply TensorFlow to a wide range of deep learning and Machine Learning problems with this practical guide on training CNNs for image classification, image recognition, object detection and many computer vision challenges. Key Features Learn the fundamentals of Convolutional Neural Networks Harness Python and...
Издательство World Scientific, 2003, -510 pp. The field of Artificial Neural Networks (ANN) represents an emerging design method still dominated by research. Despite the fact that there is much more research to be done before it becomes a fully accepted and established engineering discipline it is finding application in an ever- growing number of real-world problems. Enough...
Springer, 2010. — 921 p. This book is a part of the Proceedings of the Seventh International Symposium on Neural Networks (ISNN 2010), held on June 6-9, 2010 in Shanghai, China. Over the past few years, ISNN has matured into a well-established premier international symposium on neural networks and related fields, with a successful sequence of ISNN series in Dalian (2004),...
Springer, 2020. — 527 p. — ISBN: 3030484521. This book is intended for specialists as well as students and graduate students in the field of artificial intelligence, robotics and information technology. It is will also appeal to a wide range of readers interested in expanding the functionality of artificial intelligence systems. One of the pressing problems of modern artificial...
Springer Singapore, 2024. — 260 p. — (Computational Intelligence Methods and Applications). — eBook ISBN 978-981-99-5068-3. Review recent advances in CNN compression and acceleration Elaborate recent advances on deep model compression technologies Introduce applications of model compression in image classification, speech recognition, object detection etc. Deep learning has...
Springer Singapore, 2024. — 260 p. — (Computational Intelligence Methods and Applications). — eBook ISBN 978-981-99-5068-3. Review recent advances in CNN compression and acceleration Elaborate recent advances on deep model compression technologies Introduce applications of model compression in image classification, speech recognition, object detection etc. Deep learning has...
CRC Press, 2023. — 215 p. — eBook ISBN: 978-1-003-37613-2. Deep learning has achieved impressive results in image classification, computer vision, and natural language processing. To achieve better performance, deeper and wider networks have been designed, which increase the demand for computational resources. The number of floatingpoint operations (FLOPs) has increased...
Springer Singapore, 2024. — 422 p. — eBook ISBN 978-981-97-9282-5. Discover the cutting-edge of spiking neural P systems, a captivating area of artificial neural network. Provide comprehensive insights into foundations, applications, and implementations of the system. Explore the most dynamic models in membrane computing and delves into the reasons behind. Spiking neural P...
Springer Singapore, 2024. — 422 p. — eBook ISBN 978-981-97-9282-5. Discover the cutting-edge of spiking neural P systems, a captivating area of artificial neural network. Provide comprehensive insights into foundations, applications, and implementations of the system. Explore the most dynamic models in membrane computing and delves into the reasons behind. Spiking neural P...
Berlin/Boston: De Gruyter, 2018. — 296 p. — ISBN: 3110449625. The book begins with an introduction of blind equalization theory and its application in neural networks, then discusses the algorithms in recurrent networks, fuzzy networks and other frequently-studied neural networks. Each algorithm is accompanied by derivation, modeling and simulation, making the book an essential...
IGI Global, 2009. — 542 p. Artificial Neural Networks (ANNs) are known to excellence in pattern recognition, pattern matching and mathematical function approximation. However, they suffer from several limitations. ANNs are often stuck in local, rather than global minima, as well as taking unacceptable long times to converge in the real word data. Especially from the perspective...
IGI Global, 2016. — 511 p. — ISBN 978-1-5225-0064-3. In recent years, Higher Order Neural Networks (HONNs) have been widely adopted by researchers for applications in control signal generating, pattern recognition, nonlinear recognition, classification, and predition of control and recognition scenarios. Due to the fact that HONNs have been proven to be faster, more accurate,...
Williston, USA, Morgan & Claypool, 2018. — 90 p. — (Synthesis Lectures on Communications 13). — ISBN10: 1681732920. The area of detection and estimation in a distributed wireless sensor network (WSN) has several applications, including military surveillance, sustainability, health monitoring, and Internet of Things (IoT). Compared with a wired centralized sensor network, a...
Springer, 2000. — 369 p. People are facing more and more NP-complete or NP-hard problems of combinatorial nature and of a continuous nature in economic, military and management practice. There are two ways in which one can enhance the efficiency of searching for the solutions of these problems. The first is to improve the speed and memory capacity of hardware. We all have...
New York: Chapman and Hall/CRC, 2019. — 369 p. Toward Deep Neural Networks: WASD Neuronet Models, Algorithms, and Applications introduces the outlook and extension toward deep neural networks, with a focus on the weights-and-structure determination (WASD) algorithm. Based on the authors’ 20 years of research experience on neuronets, the book explores the models, algorithms, and...
Springer, 2022. — 235 p. — (Intelligent Control and Learning Systems 4). — ISBN 9811954496. This book provides up-to-date developments in the stability analysis and (anti-)synchronization control area for complex-valued neural networks systems with time delay. It brings out the characteristic systematism in them and points out further insight to solve relevant problems. It...
New York: Springer, 2021. — 120 p. Neural networks as the commonly used machine learning algorithms, such as artificial neural networks (ANNs) and convolutional neural networks (CNNs), have been extensively used in the GIScience domain to explore the nonlinear and complex geographic phenomena. However, there are a few studies that investigate the parameter settings of neural...
New York: Wiley-IEEE Press, 2020. — 289 p. Explains current co-design and co-optimization methodologies for building hardware neural networks and algorithms for machine learning applications. Machine learning, especially deep learning, has emerged as an important discipline through which many conventionally difficult problems, such as pattern recognition, decision making, and...
Springer, 2016. – 367 p. The past few decades have witnessed the successful application of neural networks in many areas such as image processing, pattern recognition, associative memory, and optimization problems. For neural networks dynamics, the state variables of the model are the output signals of the neurons, and a steady output is needed in the dynamical evolution of...
Applied Physics Reviews. — 2020. — Vol. 7. — Art. number 011312 (p. 1-107). The rapid development of information technology has led to urgent requirements for high efficiency and ultralow power consumption. In the past few decades, neuromorphic computing has drawn extensive attention due to its promising capability in processing massive data with extremely low power consumption....
Springer, 2024. — 439 p. — (Springer Series on Bio- and Neurosystems 16). — ISBN 978-3-031-36704-5. This book offers a timely and comprehensive review of the field of neurotronics. Gathering cutting-edge contributions from neuroscientists, biologists, psychologists, as well as physicists, microelectronics engineers and information scientists, it gives extensive information on...
Springer, 2024. — 439 p. — (Springer Series on Bio- and Neurosystems 16). — ISBN 978-3-031-36705-2 This book offers a timely and comprehensive review of the field of neurotronics. Gathering cutting-edge contributions from neuroscientists, biologists, psychologists, as well as physicists, microelectronics engineers and information scientists, it gives extensive information on...
New York: River Publishers , 2019. — 266 p. This volume presents novel real-time, reconfigurable, multi-chip spiking neural network system architecture based on localized communication, which effectively reduces the communication cost to a linear growth. The system use double floating-point arithmetic for the most biologically accurate cell behavior simulation, and is flexible...
Nova Science Publishers, 2017. — 365 p. — ISBN: 978-1536121148. With today's growing information and the overloading of its volume, it is becoming tremendously difficult to analyze the huge amounts of data that contain the information and which makes it very strenuous and inconvenient to introduce an appropriate methodology of decision making fast enough to the point that it...
Technical University of Munich, 2016. — 315 p. CRESST is a direct Dark Matter search experiment aiming at the detection of WIMP-like Dark Matter scattering off nuclei in scintillating CaWO4 crystals operated as cryogenic detectors. A method based on artificial neural networks to reject events containing a pulse with distorted shape is developed and applied. Data from 5 modules...
New York: Springer. 2020. — 532 p. The Basic Infinite-Dimensional or Functional Optimization Problem IDO and FDO Problems From the Ritz Method to the Extended Ritz Method (ERIM) Approximation of Functions From Function Approximation to Approximate Infinite-Dimensional Optimization Relationships with Parametrized Control Approaches Contents and Structure of the Book Statement of...
West Publishing, 1992. — 764 p. — ISBN 0-314-93391-3. The recent resurgence of interest in neural networks has its roots in the recognition that the brain performs computations in a different manner than do conventional digital computers. Computers are extremely fast and precise at executing sequences of instructions that have been formulated for them. A human information...
West Publishing, 1992. — 764 p. — ISBN: 0-314-93391-3. The recent resurgence of interest in neural networks has its roots in the recognition that the brain performs computations in a different manner than do conventional digital computers. Computers are extremely fast and precise at executing sequences of instructions that have been formulated for them. A human information...
Springer, 2014. — 336 p. This book thoroughly discusses computationally efficient (suboptimal) Model Predictive Control (MPC) techniques based on neural models. The subjects treated include: A few types of suboptimal MPC algorithms in which a linear approximation of the model or of the predicted trajectory is successively calculated on-line and used for prediction....
Springer, 2022. — 358 p. — ISBN 978-3-030-83814-0. Nonlinear Predictive Control Using Wiener Models: Computationally Efficient Approaches for Polynomial and Neural Structures This book presents computationally efficient MPC solutions. The classical model predictive control (MPC) approach to control dynamical systems described by the Wiener model uses an inverse static block to...
Springer, 2022. — 358 p. — ISBN 978-3-030-83814-0. Nonlinear Predictive Control Using Wiener Models: Computationally Efficient Approaches for Polynomial and Neural Structures This book presents computationally efficient MPC solutions. The classical model predictive control (MPC) approach to control dynamical systems described by the Wiener model uses an inverse static block to...
Ползуновский вестник. - 2010. - №2. - С. 221 - 225. В статье рассматривается слепой метод обнаружения встроенной стеганографической информации в цифровых изображениях. В качестве вектора признаков изображения используются статистические моменты в частотной области гистограмм вейвлет-коэффициентов, вычисленных на глубину разложения 3. Классификация обучающей базы данных...
Монография, Москва, Издательство "Креативная экономика", 2012, 144с. В монографии рассмотрены концептуальные подходы к изучению важнейших особенностей и характеристик конфликтов в отношениях между государствами, образования «тупиков» в переговорном процессе и поиска путей выхода из них, вопросы транспарентности и использования мер доверия, а также построения специальных...
Статтю опубліковано: Вісник НТУУ "КПІ". Серія — Радіотехніка. Радіоапаратобудування, 2011. — №47 — С. 176 — 189. В роботі наведено основні історичні етапи розвитку штучних нейронних ме-реж. Розглянуто математичну модель штучного нейрону та основні складові елементи нейронних мереж. Охарактеризовано типові функції активації з визначенням їх переваг та недоліків. Представлено...
Статтю опубліковано: Вісник НТУУ "КПІ". Серія — Радіотехніка. Радіоапаратобудування, 2012. — №48 — C. 213 — 221. В роботі розглянуто в оглядовому плані парадигми та правила навчання нейронних мереж та проаналізовано взаємозв’язки між ними. Проведено аналіз основних задачі, які вирішують за допомогою нейронних мереж. Визначено основні проблеми застосування нейронних мереж в...
М.: Наука, 1970. -384 с.
Проблема обучения машин распознаванию образов; Метод потенциальных функций; Выбор потенциальной функции; Сходимость основной процедуры методы потенциальных функций; Применение метода потенциальных функции к задаче об обучении машин распознаванию образов (в детерминированной и вероятностной постановке) и к задаче аппроксимации функции по ее значениям в...
М.: Горячая линия - Телеком, 2017. — 152 с.: ил. — ISBN: 978-5-9912-0537-5. Книга посвящена вопросам разработки систем компьютерного зрения, основной задачей которых является тематическая дешифрация аэрофотосъемки и спутниковых снимков, сделанных в видимом и инфракрасном диапазонах волн. В качестве основного инструмента дешифрации авторы предлагают использовать модели и...
М.: Горячая линия - Телеком, 2017. — 152 с.: ил. — ISBN: 978-5-9912-0537-5. Книга посвящена вопросам разработки систем компьютерного зрения, основной задачей которых является тематическая дешифрация аэрофотосъемки и спутниковых снимков, сделанных в видимом и инфракрасном диапазонах волн. В качестве основного инструмента дешифрации авторы предлагают использовать модели и...
Томск: НТЛ, 2006. — 128 с. — ISBN: 5-89503-285-0. Теория нейронных сетей является одним из разделов науки об искусственном интеллекте. Начиная с середины двадцатого века искусственные нейронные сети стали развиваться вместе с вычислительной техникой и появлением новых знаний о биологической структуре головного мозга. Среди всех подходов при создании искусственного интеллекта...
Томск: НТЛ, 2006. — 128 с. — ISBN 5-89503-285-0. Теория нейронных сетей является одним из разделов науки об искусственном интеллекте. Начиная с середины двадцатого века искусственные нейронные сети стали развиваться вместе с вычислительной техникой и появлением новых знаний о биологической структуре головного мозга. Среди всех подходов при создании искусственного интеллекта методы...
Философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін дайындалған диссертация. : 6D071900 – Радиотехника, электроника және телекоммуникациялар. — Қ.И. Сәтбаев атындағы Қазақ ұлттық техникалық зерттеу университеті. — Алматы: 2023. — 94 б. Ғылыми кеңесшілер: доктор PhD Тайсариева К.Н. доктор PhD қауымдастырылған профессор Медетов Б.Ж. Шетелдік ғылыми кеңесші: professor Michael Zaks...
Обучение нейронной сети, Методы ускорения обучения нейронной сети, Области применения нейронных сетей, Алгоритм обратного распространения ошибки, Аппроксимация функции.
РГР по предмету "Интеллектуальные системы управления" (Вариант 12) УГАТУ, специальность АТП преподаватель: Новопольцев М. Ю. В архиве имеется файл N 3.DOC с подробным описанием алгоритма обучения без учителя на C++ (С. Короткий)
М.: Изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2021.- 222 с. Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация...
М.: Горячая линия - Телеком, 2008. — 152 с. — ISBN: 978-5-9912-0044-8. В книге представлена история развития и перспективы развития аппаратных реализаций нейрокомпьютеров в России и зарубежных странах. Приведен обзор современных разработок, в том числе рассмотрены вопросы построения нейрокомпьютеров на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС), современных...
М.: Горячая линия - Телеком, 2008. — 152 с. — ISBN: 978-5-9912-0044-8. В книге представлена история развития и перспективы развития аппаратных реализаций нейрокомпьютеров в России и зарубежных странах. Приведен обзор современных разработок, в том числе рассмотрены вопросы построения нейрокомпьютеров на базе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС), современных...
НГТУ, 2013г., 34с. Дисциплина - Представление знаний в Информационных системах Данная работа позволила глубже ознакомиться c моделями нейросетей прямого распространения, алгоритмами и методами обучения. Получить навыки моделирования на основе нейронной сети Wizard_1.7 Выполнение курсовой работы по дисциплине Представление знаний в информационных системах имеет цель: - закрепить...
Статья с тринадцатой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (Том 1)
Белгород, 2012 - 9 стр.
Статья посвящена вопросам интеллектуальной поддержки операторов атомных электростанций (АЭС). В качестве способа поддержки рассматривается активизация образного (визуального) мышления, позволяющая разгрузить ментальную деятельность в целом....
Самара: ПГУТИ, 2021. — 164 с. Учебник предназначен для аспирантов, обучающихся по специальности 1.3.4 – Радиофизика. В пособии приведены не только теоретические сведения из наиболее известных источников, уже ставших на данный момент классикой, но и примеры из практики по применению освещенных подходов, теорий, гипотез и методов к системам из различных областей науки и техники....
Учебное пособие. — Ярославль: ЯрГУ, 2012. — 80 с. В пособии описаны математические модели импульсного нейрона, нейронного клеточного автомата и обобщенного нейронного элемента. Исследованы нейронные сети различной архитектуры, состоящие из этих элементов. Подробно разобрана методика аналитических исследований и численных экспериментов, приведены их результаты. Предназначено для...
В работе представлено описание нового типа сетей адаптивного резонанса — сети АРТ с сетью радиально-базисной функции в слое распознавания. Новый тип сети назван АРТ-РБФ сетью. Рассмотрен механизм сокращения количества нейронов слоя распознавания, механизм формирования скрытого слоя РБФ сети с различным радиусом гиперсфер нейронов, а также механизм создания гипергроздей на...
В работе представлен обзор существующих направлений развития нейронных сетей теории адаптивного резонанса. (искусственный интеллект) In this paper the review of most popular directions of development a neural networks of adaptive resonance theory
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.
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...
Учебное пособие. — Белгород: БелГУ, 2017. — 309 с. Учебное пособие предназначено для проведения лекционных и практических занятий по дисциплине «нечеткая логика и нейронные сети». Пособие содержит теоретические положения теории нечетких множеств и нейронных сетей, а также лабораторный практикум в пакете MatLAB. Нечеткие множества как способ формализации нечеткости Необходимость...
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 05.13.18 — Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. — Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ. — Казань, 2018. — 163 с. Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент Катасёв А.С. Введение. Анализ предметной области и постановка...
Учебное пособие. — Алматы: LEM, 2014. — 104 с. — ISBN: 978-601-239-357-6. Пособие посвящено основам нечетких систем и сетей: теории нечетких множеств, нечетким отношениям, нечеткой логике, системам нечеткого вывода и нечетким нейронным сетям. Предназначено для подготовки бакалавров, магистров и докторантов специальностей «Вычислительная техника и программное обеспечение»,...
Алматы: LEM, 2015. — 154 б. Оқу құралы нейронды желілер курсы бойынша лабораториялық практикаларды орындау үшін арналған, олар шын мәнінде ақпараттық мамандықтардың барлық жұмыс оқу жоспарларына түгелдей кірістірілген. Оқулықта әртүрлі жасанды нейрондардың түрлері, архитектурасы, оқып үйрету алгоритмдері және әртүрлі нейронды желілерді лабораториялық практика жүзінде қолдану...
ИПМ им. М.В.Келдыша РАН, Москва, 2008. Искусственные нейронные сети являются одним из основных направлений современной теории искусственного интеллекта. Изложены биологические предпосылки создания теории искусственных нейронных сетей. Дано определение формального нейрона. Рассмотрены однослойные и многослойные нейронные сети. Приведена основная теорема для аппроксимации функций...
М.: Национальный Открытый Университет "Интуит", 2016. — 359 с. На основе положений математической логики событий исследуются нейронные сети, имитирующие механизмы работы мозга. Эти механизмы реализуют операции вывода по "нечеткой" логике в составе систем искусственного интеллекта - распознавания, управления и принятия решений - во всех областях человеческой деятельности....
Учебное пособие. — СПб.: Интермедия, 2019. — 360 с. — ISBN: 978-5-4383-0155-4. В рамках известных парадигм Н.М. Амосова исследуются основные задачи искусственного интеллекта и возможности их решения с помощью логических нейронных сетей, построенных на основе математической логики событий. Предлагаются модели дедуктивного и индуктивного мышления на базе языка логического вывода...
Учебное пособие. — СПб.: Интермедия, 2019. — 360 с. — ISBN: 978-5-4383-0155-4, 5438301557. В рамках известных парадигм Н.М. Амосова исследуются основные задачи искусственного интеллекта и возможности их решения с помощью логических нейронных сетей, построенных на основе математической логики событий. Предлагаются модели дедуктивного и индуктивного мышления на базе языка...
М.: Интуит, 2016. — 492 с. — (Основы информационных технологий). — ISBN: 978-5-94744-646-4. На основе положений математической логики событий исследуется возможность построения логических нейронных сетей, выполняющих операции вывода в составе систем искусственного интеллекта, имитирующих механизмы работы мозга. Такие операции лежат в основе систем распознавания, управления и...
СПб.: Интермедия, 2016. –– 312 с. — ISBN: 978-5-4383-0134-9. Исследуются логические нейронные сети, имитирующие механизмы работы мозга и реализующие операции логического вывода в составе систем искусственного интеллекта. Выделены наиболее актуальные и перспективные, практически доступные широкому кругу разработчиков задачи ассоциативных вычислений, распознавания объектов и...
Монография. — Н. Новгород: Типография «Поволжье», 2010. — 407 с. Книга посвящена обзору современного состояния применения интеллектуальных нейросетевых технологий в области солнечно-земной физики. Рассмотрены основные парадигмы искусственных нейронных сетей, даны необходимые теоретические сведения, приведен материал по проектированию нейросетей для конкретных задач. Особое...
Учебное пособие. — Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2021. — 96 с. — ISBN 978-5-9961-2762-7. Предназначено для изучения дисциплины «Нейроматематика» магистрантов всех форм обучения направления 09.04.01 — Информатика и вычислительная техника. Пособие может быть использовано магистрантами и бакалаврами других направлений. Выполнен обзор основных тем по дисциплине...
Методическое пособие. — М.: Мир науки, 2024. — 63 с. — ISBN 978-5-907891-36-4. Методическое пособие предназначено для студентов старших курсов технических вузов, изучающих современные подходы к моделированию и разработке нейронных сетей. Оно используется в рамках курса, посвященного программным методам эмуляции физических систем, и обеспечивает теоретическую и практическую базу...
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 1.2.2. — Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ. – Волгоградский государственный аграрный университет. Волгоград, 2023 г. – 161 с. Научный руководитель: д.т.н., профессор Рогачёв А.Ф. Цель исследования. Создание, математическое моделирование и оптимизация параметров облачного...
Материалы конференции Интеллектуальные системы и компьютерные науки. - МГУ: 2006. - С. 60-69. Выполнен обзор и проведена классификация основных моделей рекуррентных нейронных сетей, используемых для решения задач распознавания образов. Для исследования выбрана модель машины неустойчивых состояний как наиболее перспективная. Произведен анализ системы распознавания, построенной...
Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук. : 05.14.02 – 05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации (информатизация и связь) . — Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина. — Екатеринбург: 2021. — 135 с. Научный руководитель: доктор технических наук доцент Петунин Александр Александрович. При...
Статья. — Векторная психофизиология: от поведения к нейрону. — М.: Издательство Московского университета, 2019. — С. 700–756. Классические модели нейронов и нейросетей мозга Формальный нейрон как модель биологического нейрона и идеализированный объект математического описания Логическое описание нейронов и нейросетей Мак-Каллока — Питца Векторное описание нейронов Мак-Каллока —...
Монография. — М.: Аргамак-Медиа, 2017. — 240 с. — ISBN: 978-5-00024-083-0. Монография посвящена анализу и разработке методов обучения нейро-нечетких систем. Рассмотренные модели обучения от известных моделей адаптивных нейро-нечетких систем вывода использованием в их мягких арифметических операций и нового метода дефаззификации: метода разности площадей. Монография может быть...
Учебное пособие. — М.: Аграмак Медиа, 2018. — 110 с. Учебное пособие соответствует Федеральному государственному образовательному стандарту направлений 09.03.01, 09.04.01 и 09.06.01 «Информатика и вычислительная техника». Содержит материал, необходимый для формирования у студентов знаний основ нейронных сетей и нечетких моделей, а также выполнения практических работ по...
Харьков: Телетех, 2004. - 369. Рассмотрены основные типы нейронов, архитектур, алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей. Особое внимание уделяется задачам обработки информации в реальном времени: классификации, эмуляции, прогнозирования, управления и т. п. в условиях структурной и параметрической неопределенности. Наряду с традиционными книга содержит оригинальные...
Монография. 362 стр. Рассмотрены основные типы нейронов, архитектур, алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей. Особое внимание уделяется задачам обработки информации в реальном времени: классификации, эмуляции, прогнозирования, управления и. т.п. в условиях структурной и параметрической неопределенности. Наряду с традиционными книга содержит оригинальные результаты,...
2-е изд., перераб. и доп. — М.: Горячая линия - Телеком, 2008. — 392 с. — ISBN 978-5-9912-0015-8. Изложены нейросетевые методы анализа данных, основанные на использовании пакета Statistica Neural Networks (фирма производитель StatSoft), полностью адаптированного для русского пользователя. Даны основы теории нейронных сетей; большое внимание уделено решению практических задач,...
2-е изд., перераб. и доп. — М.: Горячая линия - Телеком, 2008. — 392 с. — ISBN: 978-5-9912-0015-8. Изложены нейросетевые методы анализа данных, основанные на использовании пакета Statistica Neural Networks (фирма производитель StatSoft), полностью адаптированного для русского пользователя. Даны основы теории нейронных сетей; большое внимание уделено решению практических задач,...
Учебно-методическое пособие. — Ростов-на-Дону; Таганрог: Южный федеральный университет (ЮФУ), 2018. — 68 с.: ил. Учебно-методическое пособие предназначено для изучения и практического освоения принципов построения и функционирования цифровых моделей нейронных систем. Пособие ориентировано на студентов ЮФУ, обучающихся по специальности «Информационная безопасность...
Учебно-методическое руководство. — Таганрог: Таганрогский технологический институт ЮФУ, 2011. — 57 с. Руководство предназначено для изучения, практического освоения и применения аппарата искусственных нейронных сетей при решении практических задач в области информационных технологий и интеллектуальной обработки данных. Построение материала руководства ориентировано на...
Учебное пособие. — Таганрог: Таганрогский государственный радиотехнический университет (ТГРУ), 2001. — 38 с. Приводится описание четырех лабораторных работ по курсу "Системы искусственного интеллекта". Работы поставлены на базе программного пакета NeuroNet.
Интернет-публикация. — Год издания неизвестен. — 9 с.
Рассматривается применение функции сигмоидного типа в качестве функции активации нейронной сети Хопфилда. Проводится аналогия между функционированием рассматриваемой сети и гомогенным нечетким множеством типа k. Показана эффективность применения сети Хопфилда с функцией гиперболического тангенса для восстановления сильно...
Учеб. пособие. СПб.: Изд-во ГУАП, 2013. — 283 с. Нейронные сети. Базовые понятия Однослойные нейронные сети Нейронные сети прямого распространения Нейроуправление Радиальные нейронные сети Модели ассоциативной памяти Нейронные сети Кохонена Стохастические методы обучения нейронных сетей
Монография. — М.: Мир науки, 2024. — 32 с. — ISBN 978-5-907891-33-3. В данной научно-популярной книге авторы приглашают читателя в увлекательное путешествие по миру нейронных сетей, нейроморфных чипов и других прорывных технологий, вдохновлённых человеческим мозгом. Через доступное изложение научных исследований и примеры новейших технических разработок, читатель узнает о том,...
Учебное пособие. — СПб.: Университет ИТМО, 2018. — 71 с. В пособии излагается основное содержание дисциплины «Нейронные сети для систем управления автоматизированным электроприводом»; рассматриваются основные модели теории нейронных сетей: однослойный персептрон, многослойный персептрон, сети радиальных базисных функций и машины опорных векторов. Кроме того, кратко описано...
Статья. Опубликована в журнале "Компьютерные инструменты в образовании". — 2007. — №1 — С. 20-29.
В статье исследуют искусственные нейронные сети.
Содержание:
Введение.
История развития.
Что такое нейросеть.
Математическая модель нейрона.
Методические указания. — Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет (УГАТУ), 2007. — 19 с. Методические указания к лабораторной работе по курсам "Системы искусственного интеллекта" и "Интеллектуальные системы". Цель работы Краткие теоретические сведения Работа с пакетом TRAJAN Neural Network Simulator v3.0 Создание набора данных для обучения Создание сети...
Учебное пособие. — Изд. 4-е, дополненное. — В 2-х т. — СПб: Университет ИТМО, 2017. — 80 с. В пособии представлены методические материалы по курсу «Оптические технологии искусственного интеллекта». Кратко изложены базовые сведения из области искусственного интеллекта, теории искусственных нейронных сетей, теории нечетких множеств, парадигмы когнитивной системы, включая начала...
Статья. Опубликована в журнале "Компьютерная Графика и Мультимедиа Сетевой журнал". — 2004. — №2 (1).
Нейронные сети применяются для решения задач классификации или кластеризации многомерных данных. Основная идея лежащая в основе нейронных сетей - это последовательное преобразование сигнала, параллельно работающими элементарными функциональными элементами. В данной статье...
Вуз не указан, 2006. — 24 с. Искусственные нейронные сети . Однослойные нейронные сети. Естественный нейрон и его формальная модель. Методы обучения отдельного нейрона. Проблема полноты . Многослойные нейронные сети. Метод обратного распространения ошибок. Улучшение сходимости и качества градиентного обучения. Неградиентные методы обучения . Сети Кохонена. Модели конкурентного...
Терехов В. А., Ефимов Д. В., Тюкин И. Ю.
Учеб. пособие для вузов. - Общая ред. Галушкин А. И. –М: ИНРЖР, 2002. - 480 с., ил. - (Нейрокомпьютеры и их применение) - ISBN 5-93108-016-3
Изложены вопросы теории и методы синтеза систем управления нелинейными многомерными динамическими объектами на базе обучаемых многослойных нейросетей. Приведены функциональные структуры...
Учебное пособие. — М.: Издательское предприятие редакции журнала Радиотехника (ИПРЖР), 2000. — 416 с. — ISBN 5-93108-05-8. Изложена методика синтеза многослойных нейросетей различной структуры: с полными и неполными последовательными связями, перекрестными и обратными связями, функционирующими в режимах обучения, самообучения, обучения с учителями, обладающим конечной...
М.: Издательское предприятие редакции журнала Радиотехника (ИПРЖР), 2000. — 528 с. — ISBN 5-93108-007-4. Рассмотрены основные отечественные и зарубежные нейрокомпьютеры 50-70-х годов, а также нейрокомпьютеры 80-90-х годов, разработанные на базе универсальных микропроцессоров и в виде программных пакетов на суперЭВМ. Приведены разработки цифровых и аналоговых нейрочипов, а также...
Издательское предприятие редакции журнала «Радиотехника» Москва 2001. Дана история развития теории и техники нейронных сетей, нейрокомпьютеров и нейросистем, связанных с теорией адаптации и обучения в автоматических системах. В книгу вошли работы отечественных и зарубежных авторов, опубликованные с 1943-1992гг., представляющие собой значительный интерес для современных...
М.: Издательское предприятие редакции журнала «Радиотехника», 2001. — 840 с. Дана история развития теории и техники нейронных сетей, нейрокомпьютеров и нейросистем, связанных с теорией адаптации и обучения в автоматических системах. В книгу вошли работы отечественных и зарубежных авторов, опубликованные с 1943-1992гг., представляющие собой значительный интерес для современных...
Горячая Линия - Телеком, 2010. - 480 с. - ISBN: 978-5-9912-0082-0 Изложена методика синтеза многослойных нейросетей различной структуры: с полными и неполными последовательными связями, перекрестными и обратными связями, функционирующими в режимах обучения, самообучения, обучения с учителями, обладающими конечной квалификацией. Приведены этапы исследования надежности и...
М.: Горячая линия-Телеком, 2010. — 496 с. Изложена методика синтеза многослойных нейросетей различной структуры: с полными и неполными последовательными связями, перекрестными и обратными связями, функционирующими в режимах обучения, самообучения, обучения с учителями, обладающими конечной квалификацией. Приведены этапы исследования надежности и диагностики нейронных сетей....
М.: Горячая линия–Телеком, 2011. — 316 с.: ил. — ISBN: 978-5-9912-0228-2. Книга содержит систематизированную информацию об основных работах российских ученых в области теории нейронных сетей, нейросетевых алгоритмов решения задач, нейрокомпьютеров и их применения, опубликованных в России в период с 1982 по 2010 гг. На основании собранных в книге материалов авторами проведен...
Статья опубликована в журнале "Science time", 2014, № 1(1)
Аннотация. Данная статья посвящена вопросам распознавания речи при помощи нейросетевых технологий. Рассмотрены основные виды нейронных сетей для распознавания речи. Затрагиваются аспекты выбора оптимальной структуры сети и увеличение быстродействия распознавания речи.
Ключевые слова: распознавание речи, нейронные сети,...
Учебное пособие. — Казань: Издательство Казанского университета, 2018. — 121 с. Учебное пособие посвящено изложению основ теории нейронных сетей и работы с популярным фреймвоком KERAS и TENSORFLOW. Приводятся также все необходимые вводные материалы для дальнейшего понимания. Адресовано, в первую очередь, студентам-бакалаврам, а также магистрам направления «Информационные...
Учебное пособие. — Казань: Издательство Казанского университета, 2018. — 121 с. Учебное пособие посвящено изложению основ теории нейронных сетей и работы с популярным фреймвоком KERAS и TENSORFLOW. Приводятся также все необходимые вводные материалы для дальнейшего понимания. Адресовано, в первую очередь, студентам-бакалаврам, а также магистрам направления «Информационные...
Казань: Казанский федеральный университет, 2024. — 106 с. Учебное пособие посвящено изучению использования фреймворка PyTorch в работе с нейронными сетями. В пособии подробно рассмотрены основные концепции, такие как тензоры, слои, функции активации, в контексте фреймворка PyTorch. Рассмотрены базовые теоретические основы и особенности построения нейронных сетей различной...
Яросл. гос. ун-т им. П. Г. Демидова, С. Д. Глызин .— Ярославль : ЯрГУ, 2013 - 220 с.— Рис. 12. Библиогр.: 43 назв. — ISBN: 978-5-8397-0941-6 В учебном пособии изложена теория релаксационных колебаний для специального класса уравнений с запаздываниями, моделирующими электрическую активность нервных клеток.
Методические указания к выполнению лабораторных работ. — Воронеж: Воронежский государственный архитектурно-строительный университет, 2014. — 24 с. Содержат краткий теоретический материал, практические задания по вариантам, методики и рекомендации для проведения расчетов с использованием искусственных нейронных сетей. Предназначены для выполнения лабораторных работ по...
М.: Издательское предприятие редакции журнала Радиотехника (ИПРЖР), 2001. — 256 с. — (Нейрокомпьютеры и их применение). — ISBN: 5-93108-05-8. Изложены математические и алгоритмические аспекты функционирования нейронных сетей с прямыми и обратными связями; отражены вопросы самоорганизации, отказоустойчивости и реализации нейронных сетей на систолических процессорах; большое...
Учебное пособие. — Минск: БГУ, 2017. — 263 с. Изложены математические и алгоритмические аспекты функционирования искусственных нейронных сетей. Детально проанализированы как конвенциальные модели нейронных сетей, так и глубокие нейронные сети. Рассмотрены парадигмы обучения нейронных сетей. Большое внимание уделено применению нейронных сетей для различного рода задач. Содержание....
Учебное пособие. — М.: Спутник +, 2019. — 72 с. — ISBN: 978-5-9973-5169-4. Учебное пособие будет полезно бакалаврам, магистрам, аспирантам и преподавателям высших учебных заведений по направлению подготовки 15.03.04 «Автоматизация технологических процессов и производств». Нейронные сети . Задачи, решаемые нейронными сетями. Архитектура нейронной сети. Функционирование нейрона....
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....
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,...
Сборник научных трудов. — Красноярск: КГТУ, 1998. — 205 с. 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...
М.: ПараГраф, 1990. — 160 с. Классическая работа по обучению нейронных сетей. Рассматриваются обучаемые нейронные сети. Дан обзор алгоритмов обучения, основанных на принципе двойственности,частным случаем которого является метод обратного распространения ошибки. Книга предназначена для научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся обучением сетей из формальных...
М.: ПараГраф, 1990. — 160 с. Рассматриваются обучаемые нейронные сети – дан обзор алгоритмов обучения, основанных на принципе двойственности. Книга может служить для первого знакомства с нейрокомпьютерами и предназначена для научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся этим новым направлением в информатике и вычислительной технике. Предисловие Перечень элементов...
Новосибирск: Наука, Сибирское предприятие РАН, 1998. — 296 с. Возможности нейронных сетей. Решение задач нейронными сетями. Быстрое дифференцирование, двойственность и обратное распространение ошибки. Нейросетевые информационные модели сложных инженерных систем. Медицинская нейроинформатика. Погрешности в нейронных сетях. Скрытые параметры и транспонированная регрессия. Нейронные...
Новосибирск: Наука, 1996. — 278 с. В предлагаемой книге суммирован опыт десятилетней работы с нейроимитаторами, накопленный группой НеЙроКомп. Изложение построено по принципу "от результатов к аппарату": в первой части после общедоступного введения описаны конкретные задачи, решенные на РС с помощью нейроимитаторов. Приведены примеры решенных задач из различных предметных...
Учебное пособие. — Пенза: Пензенский государственный педагогический университет (ПГПУ), 2011. — 76 с. Пособие содержит описание задания и подробное описание его выполнения с сопутствующим теоретическим материалом. Задания покрывают все основные виды топологий искусственных нейронных сетей. Есть задания с готовым решением в пакете MatLAB в виде скрипта, есть задания для...
Пенза: Пензенский государственный педагогический университет, 2011. — 81 с.
Конспект содержит описание и математическое представление всех основных топологий нейронных сетей, основные направления их использования, краткую историю развития данной отрасли искусственного интеллекта, а также объясняет как связан биологический прототип нейрона с его математической моделью. Конспект...
Учеб. пособие. — Владим. гос. ун-т. — Владимир, 2003. — 128 с. Посвящено одному из современных направлений в области информатики и вычислительной техники – нейрокомпьютерным технологиям. Рассмотрены вопросы теории искусственных нейросетей, большое внимание уделено программным имитационным моделям нейронных сетей, а также решению с их помощью практических задач распознавания...
Самара: ГУТИ, 2017. — 85 с. Учебное пособие имеет целью ознакомить учащихся с компонентами интеллектуальных систем, а именно искусственные нейронные сети. Предусмотрено рассмотрение принципов построения интеллектуальных информационных систем и их «настройке». Затрагивается вопрос применения инструментальных средств поддержки проектирования и построения нейросетей. Учебное пособие...
Самара: ПГУТИ, 2017. — 84 с. Учебное пособие имеет целью ознакомить учащихся с компонентами интеллектуальных систем, а именно искусственные нейронные сети. Предусмотрено рассмотрение принципов построения интеллектуальных информационных систем и их «настройке». Затрагивается вопрос применения инструментальных средств поддержки проектирования и построения нейросетей. Учебное...
Диссертация на соискание степени доктора философии (PhD). : 6D070300 – Информационные системы. — Казахский национальный университет имени Аль-Фараби. — Алматы: 2022. — 67 с. Научные консультанты: Дюсембаев Ануар Ермуканович - доктор физико-математических наук, и.о. профессора КазНУ им. аль-Фараби, г. Алматы, Казахстан. Питер Андрас - PhD, профессор, декан Школы компьютинга и...
Статья. — Computer. — 1996. — Vol.29, No.3 — pp. 31-44.
Интеллектуальные системы на основе искусственных нейронных сетей позволяют с успехом решать проблемы распознавания образов, выполнения прогнозов, оптимизации, ассоциативной памяти и управления. Известны и иные, более традиционные подходы к решению этих проблем, однако они не обладают необходимой гибкостью за пределами...
Методические указания к выполнению лабораторных работ. – Часть 1. – Пенза: Изд-во ПГУ, 2005. – 36 с. В работах 1-й части вводятся основные понятия из теории искусственных нейронных сетей. Рассматриваются вопросы реализации и настройки нейронных сетей в системе MatLAB на примере персептронных нейронных сетей. Методические указания подготовлены на кафедрах "Математическое...
Методические указания. — Пенза: Пензенский государственный университет, 2005. — 36 с. Составители: Д.А. Донской, Б.Д. Шашков, Д.М. Деревянчук, Н.В. Деревянчук, Ю.Г. Квятковский, Н.В. Слепцов, С.Н. Трофимова. В работах 1-й части вводятся основные понятия из теории искусственных нейронных сетей. Рассматриваются вопросы реализации и настройки нейронных сетей в системе MatLAB на...
Методические указания к выполнению лабораторных работ. – Часть 2. – Пенза: Изд-во ПГУ, 2005. – 33 с. Рассмотрены линейные нейронные сети, их структурные схемы, правила обучения по методу наименьших квадратов. На задачах классификации векторов и фильтрации временных сигналов показано применение линейных сетей. Методические указания подготовлены на кафедрах "Математическое...
Методические указания. — Пенза: Пензенский государственный университет (ПГУ), 2005. — 34 с. Рассмотрены линейные нейронные сети, их структурные схемы, правила обучения по методу наименьших квадратов. На задачах классификации векторов и фильтрации временных сигналов показано применение линейных сетей. Методические указания подготовлены на кафедрах "Математическое обеспечение и...
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.
Монография. — СПб.: Пoлитехника, 2014. — 327 с. — ISBN 978-5-7325-1036-2. В монографии дается современное изложение теории проектирования алгоритмов быстрых преобразований и модульных нейронных сетей. С системных позиций рассматриваются быстрые преобразования и многослойные нейронные сети с прореженным набором связей и модульной организацией. Предложены алгоритмы структурного...
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ". 67 стр.
Структурный синтез БНС
Топология нейронных слоёв
Алгоритмы обработки данных в БНС
Способность БНС к обучению
Лабораторный практикум. — Красноярск: СибГУ им. М. Ф. Решетнева, 2021. — 98 с Дается краткое представление о работе в системе MatLAB 2016, краткое теоретическое введение в курс искусственных нейронных сетей (ИНС). Рассматриваются вопросы подготовки данных для работы с ИНС, также вопросы проектирования структур ИНС, их обучения и использования для задач обработки данных. Пособие...
Статья опубликована в сборнике трудов IV всероссийской научно-технической конференции "Нейроинформатика-2002". — М.: МИФИ, 2002. — 7 стр.
Разработан алгоритм, позволяющий сцщественно ускорить сходимость обучения многослойных нейросетей путем слежения за процессом обучения сети на основе градиентного алгоритма. Исследованы свойства следящего алгоритма при решении практических...
М.: Интуит, 2016. — 330 с. Нейроинформатика — один из новых ликов информатики. Это область науки и интеллектуальной практики, переживающая период экспоненциального роста: растет число вовлеченных людей и публикаций, журналов и лабораторий, вложений и изобретений. В курсе наряду с фундаментальными результатами, изложены технические и медицинские приложения нейронных сетей. В нем...
В этом курсе лекций, прочитанном авторами в Финансово-Аналитическом Колледже МИФИ, мы знакомим читателя с основами нейросетевой обработки данных и примерами типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса. Опыт авторов свидетельствует, что главным препятствием к широкому практическому применению нейрокомпьютинга служит недостаточное понимание его основ. Этот...
1998. - 222 с.
В этой книге, основанной на курсе лекций, прочитанном авторами в Финансово-Аналитическом Колледже МИФИ, мы знакомим читателя с основами нейросетевой обработки данных и примерами типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса.
Наш опыт свидетельствует, что главным препятствием к широкому практическому применению нейрокомпьютинга служит...
Москва, 1998. — 222 с. В этой книге основанной на курсе лекций, прочитанном авторами в Финансово-Аналитическом Колледже МИФИ, мы знакомим читателя с основами нейросетевой обработки данных и примерами типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса. Наш опыт свидетельствует, что главным препятствием к широкому применению нейрокомпьютинга служит недостаточное...
М.: Наука, 1990. — 112 с. — ISBN: 5-02-006670-2. В монографии описывается нейронный автомат, в котором решается задача о выживаемости нейронов в условиях ограниченного питания. В качестве побочных следствий (эпифеноменов) при решении задачи о минимизации потребления у системы возникают: память, механизм поведения, механизм самочувствия. В терминах нейронно-энергетической логики...
Учебное пособие. — Красноярск: Красноярский государственный технический университет (КГТУ), 2007. — 154 с. Описана абстрактная технология нейросетевой обработки данных для решения прикладных задач. Рассматривается технология на основе нейронных сетей с учителем. Построена формальная модель технологии. Используется иерархическая модель технологии до уровня реализаций операций...
Учебное пособие к курсу "Нейронные сети" для студентов 5 курса магистратуры к. электроники физического ф-та Воронежского Государственного университета. — Воронеж: ВГУ, 1999. — 76 с. Введение Параллельность обработки и реализуемость НС Место нейронных сетей среди других методов решения задач Биологический нейрон Нервный импульс Мембрана Мембранный потенциал Натриевый насос...
Учебное пособие к курсу "Нейронные сети" для студентов 5 курса магистратуры к. электроники физического ф-та Воронежского Государственного университета. 1999 Содержание Введение Параллельность обработки и реализуемость НС Место нейронных сетей среди других методов решения задач Биологический нейрон Нервный импульс Мембрана Мембранный потенциал Натриевый насос Калиевые каналы...
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...
Учебно-методическое пособие для магистров направления «Управление в технических системах». — М: РУТ (МИИТ), 2018. — 57 с. В учебно-методическом пособии представлены как теоретические основы обучения нейронных сетей методом обратного распространения ошибки, так и подробная методика их создания при помощи пакета программ MatLAB и нейросетевых библиотек, написанных для языков...
Монография. — Пенза: ПНИЭИ, 2016. — 133 с. Изложены теоретические и практические аспекты программного моделирования нейросетевых преобразователей биометрия-код, способных поддерживать квантовую суперпозицию множества выходных кодовых состояний искусственных нейронов. Показано, что переход от исследования обычных выходных кодов нейронов в пространство расстояний Хэмминга,...
Пенза : Изд-во ПГУ, 2021. — 106 с. Большие сети искусственных нейронов обычно используются в статическом режиме. Статика применения нейронных сетей понятна и хорошо исследована, однако в статическом режиме НейроПроцессоры оказываются не способны давать огромные ускорения при решении задач направленного перебора. Еще одним важным недостатком является то, что нейросети в статике...
Нейрон элемента; Искусственные нейронные сети; Сети с прямыми связями, симметричными и литеральным торможением; Расширенная модель искусственного нейрона; Обучение нейронной сети; Нейрокомпьютеры.
СибГАУ, Красноярск, 6-й курс, 2015 г., 19 слайдов.
Дисциплина «Управляющие ЭВМ и комплексы».
Ведение
Формальный нейрон
Функции активации
Классификация
Обучение ИНС
Типы сигналов
Применение.
НУК, 6 стр. Дисциплина "Интеллектуальные технологии в управлении". Задание: Построить модель искусственного нейрона. Построить САУ с ПИД-регулятором. Построить САУ с нейронным ПИД-регулятором. Сравнить работу классического регулятора и нейронного регулятора. Оптимизировать работу нейронного регулятора по минимальной ошибке. Лаба выполнена с помощью пакета Simulink в среде...
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...
Учебное пособие для студентов специальностей Н.02.02 -«радиофизика», Н.02.03 - «физическая электроника» / Авт. сост. Л. В. Калацкая, В. А. Новиков, В. С. Садов. – Мн.: БГУ, 2002. – 76с.
Нейронные искусственные сети, успешно применяемые для решения задач классификации, прогнозирования и управления, обеспечивают предельное распараллеливание алгоритмов, соответствующих...
Пер. с англ. — М. : Вильямс, 2001. — 287 с.: ил. Эта книга является первой в полном курсе по нейронным сетям. Ее целью является раскрытие основных понятий и изучение основных моделей нейронных сетей с глубиной, достаточной для того, чтобы опытный программист мог реализовать такую сеть на том языке программирования, который покажется ему предпочтительнее. В книге рассматриваются...
М.: Вильямс, 2001. — 287 с. Эта книга является первой в полном курсе по нейронным сетям. Ее целью является раскрытие основных понятий и изучение основных моделей нейронных сетей с глубиной, достаточной для того, чтобы опытный программист мог реализовать такую сеть на том языке программирования, который покажется ему предпочтительнее. В книге рассматриваются основные модели...
SelfPub, 2018. — 288 с. Эта книга предназначена для всех, кто хочет разобраться в том, как устроены нейронные сети. Для тех читателей, кто хочет сам научиться программировать нейронные сети, без использования специализированных библиотек машинного обучения. Книга предоставляет возможность с нуля разобраться в сути работы искусственных нейронов и нейронных сетей, математических...
Издание автора, 2024. — 474 с. В книге представлены 120 задач из различных областей, включая анализ данных, прогнозирование, классификацию, распознавание образов и другие. В каждой задаче рассматривается использование глубокого обучения и нейронных сетей для решения, включая выбор архитектуры модели, подготовку данных, обучение и оценку результатов. Примеры кода на Python...
SelfPub, 2023. — 240 с. Книга представляет собой исчерпывающее руководство по применению нейросетей в различных областях анализа текста. С этой книгой читатели отправятся в увлекательное путешествие по миру искусственного интеллекта, где они узнают о бесконечных возможностях, которые предоставляют нейронные сети. Введение В мире, где информация преображается в валовый объем...
SelfPub, 2023. — 240 с. Книга представляет собой исчерпывающее руководство по применению нейросетей в различных областях анализа текста. С этой книгой читатели отправятся в увлекательное путешествие по миру искусственного интеллекта, где они узнают о бесконечных возможностях, которые предоставляют нейронные сети. Введение В мире, где информация преображается в валовый объем...
SelfPub, 2023. — 240 с. Книга представляет собой исчерпывающее руководство по применению нейросетей в различных областях анализа текста. С этой книгой читатели отправятся в увлекательное путешествие по миру искусственного интеллекта, где они узнают о бесконечных возможностях, которые предоставляют нейронные сети. Введение В мире, где информация преображается в валовый объем...
Учебное пособие. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 2005. - 51 с. Учебное пособие по искусственным нейронным сетям подготовлено на кафедре математических методов исследования операций факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета. Рекомендуется для студентов 5 курса дневного отделения и магистров первого года обучения.
Учебно-методическое пособие для вузов. - Воронеж: Изд-во ВГУ, 2008. - 72 с. Учебно-методическое пособие подготовлено на кафедре математических методов исследования операций факультета прикладной математики, информатики и механики Воронежского государственного университета. Рекомендуется для студентов 5 курса дневного и вечернего отделения и магистров первого года обучения для...
Монография. Х.: ИД «ИНЖЭК», 2006.- 240 с. ISBN: 966-392-078-5 В последнее время в экономических исследованиях получили распространение новые математические инструменты к которым относятся и искусственные нейронные сети (ИНС). В данной работе кратко изложена информация об ИНС, а затем на ее основе рас-сматриваются приложения нейронных сетей к моделированию инвестиционных...
Учебно-практическое пособие. — Челябинск: Челябинский государственный педагогический университет (ЧГПУ), 2013. — 38 с. — ISBN: 978-5-85716-993-3. В пособии изложены теоретические основы и методы исследования устойчивости нейронных сетей. Сформулированы исследовательские задачи для нейронных сетей различных конфигураций. Приведены примеры использования пакета Mathcad для решения...
Сетевое электронное издание учебного пособия, 2013. — 297 с. — ISBN: 978-5-9904911-1-3. Всё, что связано с использованием нейронных сетей получило название нейросетевых технологий (нейрокомпьютинг). Они не требуют программирования, а предусматривают работу по обучению нейронной сети на специально подобранных примерах. На этапе обучения формируются основные отношения между...
Учебно-методическое пособие. — Уфа: Уфимский государственный нефтяной технический университет (УГНТУ), 2006. — 24 с. Учебно-методическое пособие предназначено для изучения принципов функционирования нейронных сетей и их обучения по методу обратного распространения. Пособие содержит описания структуры нейронных сетей, алгоритма обучения, задание на лабораторную работу и порядок...
РГСУ г.Москва. ПИЭ-з-6, 2012, преп.Крашенников А.М. Задание: Изучение основ применения искусственных нейронных сетей (ИНС) в среде нейропакета JavaNNS (Java Neural Network Simulator) для распознавания образов сетями прямого распространения информации (многослойными перцептронами). Построить и обучить сеть, способную распознавать следующие изображения: квадрат, круг, треугольник,...
Учебное пособие. — Воронеж: Издательско-полиграфический центр ВГУ, 2008. — 63 с.
Предлагаемое пособие содержит материал по основным принципам построения, функционирования и применения искусственных нейронных сетей. В первой части рассмотрены биологические основы функционирования нервных клеток, электрические и математические модели нейронов, а также основные структуры и методы...
Краснодар: КубГТУ, 2012. — 154 с. — ISBN: 978-5-8333-0440-2. Изложены основные принципы построения нейросетевых топологий с подкреплением, в том числе на базе Q–обучения, сетей адаптивных критиков и топологии «Внутренний учитель». Подробно рассмотрены примеры реализаций нейросетевых топологий с подкреплением на основе топологии «Внутренний учитель» и нейро – нечеткого...
Учеб. пособие для вузов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана,
2004. - 400 с: ил. - (Информатика в техническом университете. )
Изложены вопросы современной теории нейрокомпьютеров. Приведен анализ различных архитектур вычислительных устройств с параллельной организацией работы. Рассмотрен биологический аналог параллельной организации обработки...
М.: Горячая Линия—Телеком, 2003. — 94 с. — ISBN: 5-93517-094-9. В книге изложены основы теории искусственных нейронных сетей, показано место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управления, рассмотрены общие вопросы применения искусственных нейронных сетей в системах управления и связи, отмечены преимущества, которые дает применение нейроинформационных технологий...
М.: Горячая линия-Телеком, 2003. — 94 с. Изложены основы теории искусственных нейронных сетей. Показано место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управления. Рассмотрены общие вопросы применения искусственных нейронных сетей в системах управления и связи. Отмечены преимущества, которые дает применение нейроинформационных технологий при решении многих как...
Науково-практичне видання. – Київ: Корнійчук, 2008. – 446 с. -ISBN: 978-966-7599-50- Розглянуті питання розробки структур одно і багатошарових нейроних мереж і алгоритми їх навчання. Приведені основи побудови та реалізації генетичних алгоритмів. Наведені приклади і задачі можуть бути використані на практичних занаттях, в курсовому і дипломному проектувані. Книга виявиться дуже...
Среди различных конфигураций искусственных нейронных сетей (НС) встречаются такие, при классификации которых по принципу обучения, строго говоря, не подходят ни обучение с учителем [1], ни обучение без учителя [2]. В таких сетях весовые коэффициенты синапсов рассчитываются только однажды перед началом функционирования сети на основе информации об обрабатываемых данных, и все...
В статье рассмотрены основы теории нейронных сетей, позволяющие в дальнейшем обратиться к конкретным структурам, алгоритмам и идеологии практического применения сетей в компьютерных приложениях.
Монография. — СПб.: ВУС, 2003. — 156 c. В монографии излагаются базовые сведения о применении многослойных нейронных сетей для распознавания РЭС. Основное содержание книги составляет описание алгоритмов обучения этих сетей и их свойств. Приводится пример синтеза нейросетевых классификаторов сигналов РЭС, а также код программной реализации алгоритмов обучения на языке Си. Книга...
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 2.3.1. — Системный анализ, управление и обработка информации, статистика. — Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики. — Санкт-Петербург, 2025. — 171 с. Научный руководитель: к.т.н. Бахшиев А.В. Цель исследования. Снижение количества обучающих...
Одесса: Национальный политехнический университет, Институт компьютерных систем, 2004. - (Страницы не указаны). В работе рассматривается вопрос повышения различимости входных данных нейронной сети за счет применения преобразования исходных данных.
Учеб. пособие по курсу «Нейронные вычислительные сети» – М.: МГУПИ, 2009. – 96 с. Рассматриваются основы искусственных нейронных сетей, современные программные нейросимуляторы и примеры моделирования нейронных сетей типа «Многослойный персептрон». Содержит практический курс, базирующийся на нейросимуляторе TRAJAN. Отражает десятилетний опыт обучения студентов в области...
Учебное пособие по курсу «Микропроцессоры». — М.: Издательство МЭИ, 2002. — 176 с. — ISBN 5-7046-0832-9. Рассматриваются основы нейронных сетей, типовые решаемые задачи, области применения, программные продукты для моделирования, а также современные нейропроцессоры и нейрокомпьютеры. Пособие включает практический курс, базирующийся на использовании программного симулятора...
Книга посвящена изложению теории искусственных нейронных сетей, аппарату нечеткой логики и так называемым гибридным нейронным сетям. Показана связь меж-ду моделями трех указанных направлений и их применение к задачам управления и принятия решений. Рассмотрена программная реализация данных моделей с помощью инструментальных средств математической системы MatLAB 5.2/5.3 - пакетов...
М.: Горячая линия-Телеком, 2002. — 382 с. — ISBN: 5-93517-031-0. 300 to 600 dpi, b/w, OCR. Книга посвящена одному из современных направлений в области информатики и вычислительной техники — нейрокомпьютерным технологиям. Достоинством книги является то, что в ней рассмотрены не только вопросы теории искусственных нейронных сетей, но и большое внимание уделено современным...
2-е издание. — Москва: Горячая линия-Телеком, 2002. — 382 с. — ISBN: 5-93517-031-0. Книга посвящена одному из современных направлений в области информатики и вычислительной техники — нейрокомпьютерным технологиям. Достоинством книги является то, что в ней рассмотрены не только вопросы теории искусственных нейронных сетей, но и большое внимание уделено современным программным...
М.: Физматлит, 2001. — 201 с. В книге рассмотрены теоретические аспекты подобных сетей,именно, аппарат нечеткой логики,основы теории искусственных нейронных сетей и собственно гибридных сетей применительно к задачам управлениям и принятия решения в условиях неопределенности. Рекомендовано УМО по образованию в области статистики, прикладной информатики и математических методов в...
М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. — 201 с. В книге рассмотрены теоретические аспекты подобных сетей,именно, аппарат нечеткой логики,основы теории искусственных нейронных сетей и собственно гибридных сетей применительно к задачам управлениям и принятия решения в условиях неопределенности. Рекомендовано УМО по образованию в области статистики, прикладной информатики и математических методов в...
Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2015. – Т. 13. – С. 2646 – 2650 В статье рассматриваются основные этапы развития нейросетевых технологий, анализируется современное состояние вопроса, приводятся варианты использования технологий искусственных нейронных сетей, а также прогнозируется дальнейшее развитие науки в данном направлении.
Учебное пособие. — Магнитогорск: Изд-во Магнитогорск. гос. техн. ун-та им. Г.И. Носова, 2016. — 113 с. — ISBN: 978-5-9967-0801-7. Рассматриваются основные понятия теорий нечеткой логики и нейронных сетей. В первом разделе представлены основы нечетких множеств, методы определения значений функций принадлежности, операции нечеткой логики, алгоритмы нечеткого вывода. Во втором...
Применение нейронных сетей для решения задач аппроксимации функций, классификации и оптимизации.
Исследование процедур работы с нейросетевыми ПП при решении задач аппроксимации функции, классификации и оптимизации. Работа с нейросетевым пакетом Neural Planner.
Решение задачи кластеризации с помощью нейросетевого
моделирования. Изучение алгоритма решения задачи кластеризации с помощью нейросетевого моделирования и исследование процесса применения нейросетевого пакета SOMap Analyzer 1.0 для решения этой задачи.
Продукционная модель Изучение работы персептрона. Нейросеть (распознавание нарисованных цифр) Изучение алгоритма обратного распространения (Прогнозирование курса валюты) Изучение принципов работы сети Кохонена. Кодирование нечисловых данных (классификация данных). изучение принципов работы сети встречного распространения (сжатие изображения).
Монография. — М.: Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики, 2011. — 131 с. Рассматриваются основные классы задач, решаемых с помощью искусственных нейронных сетей и нейрокомпьютеров, основные топологии искусственных нейронных сетей и их алгоритмы обучения. Приводятся реальные примеры практического применения нейросетей для...
Habrahabr.ru, 2016. — 60 с.
«Материал, рассказанный нашим коллегой Константином Лахманом, обобщает историю развития нейросетей, их основные особенности и принципиальные отличия от других моделей, применяемых в машинном обучении. Также речь пойдёт о конкретных примерах применения нейросетевых технологий и их ближайших перспективах. Лекция будет полезна тем, кому хочется...
Харьков. НТУ-ХПИ. 2001 г. 10 стр.
Методические указания к лабораторным работам по курсу "Основы проектирования систем искусственного интеллекта".
Цель работы - приобретение и закрепление знаний, получение практических навыков работы с нейронной сетью Хемминга.
Харьков. НТУ-ХПИ. 2002г. 12 стр.
Методические указания к лабораторным работам по курсу "Основы проектирования систем искусственного интеллекта".
Цель работы - приобретение и закрепление знаний, получение практических навыков работы с простейшими нейронными сетями, для обучения которых используется алгоритм Хебба.
Харьков. НТУ-ХПИ. 2001 г.12 стр.
Методические указания к лабораторным работам по курсу "Основы проектирования систем искусственного интеллекта".
Цель работы - приобретение и закрепление знаний, получение практических навыков работы с простейшей нейронной сетью, разработанной Розенблаттом.
Ярославль, - ЯГУ им. П. Г. Демидова, - 2000, – 75 стр. Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Специальность: 05.13.17 — теоретические основы информатики. (На правах рукописи). Научный руководитель: доктор физико-математических наук, профессор Тимофеев Е. А.
Содержание.
Введение.
Формальная модель нейрона.
Некоторые подходы к аппаратной...
Львів: Видавничий центр ЛНУ ім. Івана Франка, 2006. — 140 с. Текст лекцій присвячено теорії штучних нейронних мереж як перспективному напрямкові створення нейрокомп’ютерів та нейрокомп’ютерних пристроїв. Розглянуто основні нейромережеві структури (парадигми нейронних мереж) та алгоритми їхнього навчання, котрі використовуються під час обробки інформації, у тім числі, отриманої в...
Научная сессия МИФИ-2002. IV Всероссийская научно-техническая конференция "НЕЙРОИНФОРМАТИКА-2002": Лекции по нейроинформатике. Часть 2. - М.: МИФИ, 2002. - С. 121-169 В книге публикуются тексты лекций, прочитанных на Школе-семинаре "Современные проблемы нейроинформатики", проходившей 23-25 января 2002 года в МИФИ в рамках IV Всероссийской конференции "Нейроинформатика-2002"....
Учебное пособие. — С.В. Макартичян, Н.С. Кузнецова, С.С. Дементьев. — Волгоград: ВолгГТУ, 2020. — 108 с. — ISBN 978-5-9948-3914-0. Содержит необходимый теоретический материал для изучения нейронных сетей. В пособии приведены часто применяемые на практике искусственные нейронные сети, а также рассмотрены прикладные возможности нейронных сетей. Уделено внимание истории развития...
Пенза: Издательство ПГУ, 2020. — 112 с. Освещены актуальные вопросы использования сетей линейных нейронов (персептронов) и квадратичных нейронов с многоуровневым квантованием биометрических данных в биометрических средствах аутентификации личности. Проведен краткий анализ возникновения и использования искусственных нейронных сетей в контексте бионических представлений,...
Под общ. ред. В.Г.Потемкина. — М.: Диалог-МИФИ, 2002. — 496 с. — ISBN 5-86404-163-7. Книга предназначена для инженеров, научных работников, аспирантов и студентов, занимающихся созданием технических систем на основе нейронных сетей и использующих в своей практике современные вычислительные инструменты и средства прикладного программирования.В книге содержится описание пакета...
Под общ. ред. В.Г.Потемкина. – М.: Диалог-МИФИ, 2002. – 496 с. В книге содержится описание пакета прикладных программ Neural Network Toolbox (ППП NNT) версии 4 (выпуски 11 и 12), функционирующего под управлением ядра системы MatLAB версий 5.3 и 6. Книга состоит из двух частей. Первая часть содержит теорию и описание различных типов нейронных сетей; вторая – включает справочный...
М.: Диалог-МИФИ, 2001. — 630 с. — (Пакеты прикладных программ. Кн. 4). — ISBN 5-86404-144-0 (Кн. 4) В книге содержится описание пакета прикладных программ Neural Network Toolbox (ППП NNT) версии 4 (выпуски 11 и 12), функционирующего под управлением ядра системы MatLAB версий 5.3 и 6. Книга состоит из двух частей. Первая часть содержит теорию и описание различных типов нейронных...
Учебное пособие. — Ростов-на-Дону; Таганрог: Южный федеральный университет, 2020. — 144 с. — ISBN 978-5-9275-3587-3. Включает полное и систематизированное изложение материала по учебной программе курса «Интеллектуальные системы управления роботами». Адресован студентам, обучающимся по программам бакалавриата и магистратуры по специальности «Мехатроника и робототехника»...
Коллективная монография. — Ростов-на-Дону: НОК, 2022. — 280 с. Включает в себя переводные научные работы по одному из новых и перспективных направлений по нейроморфной фотонике. На это новое направление возлагаются надежды на дальнейшее продвижение, в частности, в разработке искусственного интеллекта. Работы, представленные в сборнике, предназначены, прежде всего, специалистам,...
Коллективная монография. — Ростов-на-Дону: НОК, 2022. — 280 с. Включает в себя переводные научные работы по одному из новых и перспективных направлений по нейроморфной фотонике. На это новое направление возлагаются надежды на дальнейшее продвижение, в частности, в разработке искусственного интеллекта. Работы, представленные в сборнике, предназначены, прежде всего, специалистам,...
М.: Мир, 1971. — 261 с. Книга видных американских ученых посвящена параллельным вычислительным устройствам, известным под названием персептронов В ней на примере нескольких конкретных задач распознавания «геометрических» свойств графических изображений подробно проанализированы принципиальные возможности подобных схем, рассмотрены вопросы, связанные с обучением персептронов, в...
Пер. с англ. - М.: Мир, 1971. -262 с.
Книга видных американских ученых посвящена параллельным вычислительным устройствам, известным под названием персептронов. В ней на примере нескольких конкретных задач распознавания "геометрических" свойств графических изображений подробно проанализированы принципиальные возможности подобных схем, рассмотрены вопросы, связанные с обучением...
МИР», Москва, 1971 - 260 с. Пер. с английского Г.Л.Гимельфарба и В.М.Шарыпанова Под ред. В.А.Ковалевского Книга видных американских ученых посвящена параллельным вычислительным устройствам, известным под названием персептронов. В ней на примере нескольких конкретных задач распознавания «геометрических» свойств графических изображений подробно проанализированы принципиальные...
Учеб. пособие. — Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002. — 347 с. — ISBN 5-7636-0477-6. Пособие написано на основе курса лекций по нейроинформатике в течение ряда лет, читавшегося автором в КГТУ. В пособии рассмотрены все основные парадигмы нейронных сетей. Предложен ряд лабораторных работ по курсу. Даны программы для выполнения лабораторных работ. Предназначено как для использования в...
Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998.
Многолетние усилия многих исследовательских групп привели к тому, что к настоящему моменту накоплено большое число различных «правил обучения» и архитектур нейронных сетей, способов оценивать и интерпретировать их работу, приемов использования нейронных сетей для решения прикладных задач.
В книге предпринята попытка...
Учебно-методическое пособие. -М.: МИФИ, 2007 . 112 с. Распознано Пособие содержит описание лабораторных исследований с целью изучения функциональных возможностей, методов обучения и областей практического использования нейронных сетей различных парадигм. Изложение материала построено так, чтобы обеспечить возможность самостоятельного выполнения лабораторных работ, оформления...
СПбГУ Математико-механический факультет, 2011.
Доклад с иллюстрациями по теме "Модели нейронов".
Модели нейронов.
Типы функций активации.
Стохастическая модель нейрона.
Издание автора, 2024. — 42 с. В отличии от других моих книг, связанных с данной тематикой (например, «Элементы комбинаторики, теории вероятностей и математической статистики») эта книга, в основном, на более чем 20 примерах и задачах комбинаторики, показывает, как можно успешно использовать нейросети при их решении.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 2.3.5 Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей. — Национальный исследовательский Томский государственный университет. — Томск, 2024. — 126 с. Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Замятин А.В. Цель исследования. Разработка...
Учебное пособие. — Ташкент: Tamaddun, 202З. — 256 с. В рассмотрены наиболее широко применяемые методы решения задач искусственного интеллекта на основе баз знаний. Приведены методы эвристического и поиска в пространстве состояний и пространстве задач. Рассмотрены модели представления знаний и даны примеры построения. Даны основы современной теории нечетких множеств и наиболее...
Монография
СПб.: Наука и Техника, 2003. 384 с.
В данной книге подробно описано использование нейросетевых и генетических алгоритмов для решения задач прогнозирования и оптимизации сложных систем. Рассмотрено множество различных методов и подходов, даны их анализ, оценка эффективности и особенности применения. Сформулированы задачи прогнозирования (в нейросетевом базисе) и...
Монография. — СПб.: Наука и Техника, 2003. — 384 с. В данной книге подробно описано использование нейросетевых и генетических алгоритмов для решения задач прогнозирования и оптимизации сложных систем. Рассмотрено множество различных методов и подходов, даны их анализ, оценка эффективности и особенности применения. Сформулированы задачи прогнозирования (в нейросетевом базисе) и...
Ивановский государственный энергетический университет (ИГЭУ) Факультет информатики и вычислительной техники Кафедра систем управления Руководитель: Таламанов С.А. Год: 2010 Страниц: 41 Тип работы: учебно-исследовательская работа студента (УИРС) Современные направления развития нейрокомпьютерных технологий в России Теория нейронных сетей Нейроматематика Прикладная...
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
Днепропетровск, 2016, ДНУ имени Олеся Гончара, Изучение и усвоение методов моделирования и принципов функционирования нейро-нечетких сетей, в том числе при решении задач экономического прогнозирования, а также приобретение навыков по конструированию нейро-нечетких сетей в среде MatLAB.
Введение.
Метод нейробиологии.
Искусственные нейронные сети.
Формальный нейрон.
Немного истории.
Первый бионический бум. Перцептрон.
Второй бионический бум.
Ассоциативная память.
Сеть Хопфилда: нейронная сеть + гамильтониан.
Общий подход.
Схема нейросети.
Режим записи и режим воспроизведения.
Метод обратного распространения ошибок.
Теория и приложениям искусственных...
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.: 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...
Автор неизвестен.
Введение.
Параллели из биологии.
Базовая искусственная модель.
Применение нейронных сетей.
Сбор данных для нейронной сети.
Выводы.
Пре/пост процессирование.
Многослойный персептрон (MLP).
Обучение многослойного персептрона.
Алгоритм обратного распространения.
Переобучение и обобщение.
Отбор данных.
Как обучается многослойный персептрон.
Другие...
Презентация. Без выходных данных. — 19 с. Дисциплина: Информационные технологии управления. Презентация посвящена пакету Statistica Neural Networks (http://www.statsoft.ru). Основные идеи нейросетевых методов анализа. Примеры искусственных нейронных сетей. Особенности нейросетевого подхода к анализу данных. Примеры применения нейронных сетей в медицине. Экспертная система для...
Презентация . — 69 с.
Дисциплина : Информационные технологии управления.
Презентация посвящена пакету STATISTICA Neural Networks (http://www.statsoft.ru).
Содержание :
Физическая аналогия
Интересные данные
Формальный нейрон
Нелинейное преобразование
Перцептрон Розенблата
Обучение сети
Обучение перцептрона
Параметры
Возможности применения
Этапы построения сети...
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
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...
Автор руководства неизвестен. Пер. с англ. — М.: Горячая линия - Телеком, 2001. — 182 с. Введение в нейронные сети. Первые шаги. Дальнейшие возможности. Практические советы по решению задач. Краткое руководство. Список литературы. Содержание.
ФГБОУ ВПО ВГУ. Воронеж. Кафедра математических методов исследования операций, Анашкина Л.А. 2012 г., 63 стр. Введение. Медицинские экспертные системы. Искусственные нейронные сети. Обучение искусственных нейронных сетей в программе statistica 7. Кластеризация. Метод к-средних. Программная реализация модуля кластеризации методом к-средних. Заключение. Список литературы.
Презентация . — 14 с.
Дисциплина : Информационные технологии управления.
Презентация посвящена пакету STATISTICA Neural Networks (http://www.statsoft.ru).
Содержание :
Искусственная нейронная сеть
Преимущества нейронных сетей
Области применения
Пример применения: прогнозирование цен на нефть
Пример применения: результаты прогнозирования
STATISTICA Neural Networks...
Учебное пособие. — Казань: Казанский государственный энергетический университет, 2015. — 92 с. В пособии изложены основы теории искусственных нейронных сетей, описаны некоторые типы нейросетей, а также рассмотрены достаточно распространенные методы обучения нейронных сетей. Пособие содержит обзор функциональных возможностей стандартного расширения пакета MatLAB Neural Network...
Вінниця, ВНТУ, 2010, стр. 59. Зміст Лабораторна робота №1: Алгоритм зворотнього поширення помилки пакет NEUROSHELL Лабораторна робота №2: Дослідження штучних нейроних сіток Хопфілда Лабораторна робота №3: Нейронні класифікатори Хемінга Лабораторна робота №4: Застосування штучних нейронних мереж для прогнозування інформаційних систем Лабораторна робота №5: Мережа Кохонена...
Вінниця, ВНТУ, 2010, стр. 59. Зміст Лабораторна робота №1: Алгоритм зворотнього поширення помилки пакет NEUROSHELL Лабораторна робота №2: Дослідження штучних нейроних сіток Хопфілда Лабораторна робота №3: Нейронні класифікатори Хемінга Лабораторна робота №4: Застосування штучних нейронних мереж для прогнозування інформаційних систем Лабораторна робота №5: Мережа Кохонена...
Математическая модель искусственного нейрона была предложена У. Маккалоком и У. Питтсом вместе с моделью сети, состоящей из этих нейронов. Авторы показали, что сеть на таких элементах может выполнять числовые и логические операции. Практически сеть была реализована Фрэнком Розенблаттом в 1958 году как компьютерная программа, а впоследствии как электронное устройство — персептрон....
Шишкин А.Л. БГТУ "Военмех" им. Д.Ф. Устинова, 5 курс, Санкт-Петербург, 2011. 6 с. Дисциплина - Представление знаний в ИС. Архив содержит отчет по лабораторной работе и программу. Цель работы: реализовать нейронную сети и алгоритм обучения методом обратного распространения ошибки.
Для студентов политехнического института.
Задание: Написать программу, реализующую обучение однослойного персептрона. В качестве примера выбрана следующая задача - нейронной сети предъявляется вектор, состоящий из 10 компонент, каждая из которых может быть нулем или единицей. Сеть должна научиться определять, чего больше - нулей или единиц.
Содержит описание дельта-правила, и...
Учебно-метод. пособие. – Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2012. – 32 с. Пособие состоит из трех разделов, в которых приведены основные понятия искусственных нейронных сетей, дано описание групп классификаторов и рассмотрены вопросы применения нейросетей в задачах обработки сигналов. УМП предназначено для знакомства студентов с нейросетевыми методами обработки...
Диссертация на соискание научной степени кандидата физико-математических наук Специальность: 05.13.11 – Математическое и программное обеспечение для вычислительных машин, систем, комплексов и сетей Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент З. Ю. Кочладзе Тбилиси: Тбилисский государственный университет имени И. Н. Джавахишвили, 2006. — 149 с. Цель исследования –...
АСИ. — Екатеринбург : Издательские решения, 2017. — 234 с. — (Серия 04. НТИ: большая ставка. Том 20). — ISBN: 978-5-4485-8901-0; ISBN: 978-5-4485-8598-2. Нейронет — рынок средств человеко-машинных коммуникаций, основанных на передовых разработках в нейротехнологиях и повышающих продуктивность человеко-машинных систем, производительность психических и мыслительных процессов....
Учеб. метод. пособие. — Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2007. — 99 с. В учебном пособии рассматриваются синхронные состояния в ансамблях нейроноподобных элементов, описываемых двумя моделями: моделью Бонхоффера – Ван дер Поля и моделью, предложенной Хубером и Брауном. Содержание Базовые нейронные модели Модель Ходжкина- Хаксли 7 Модель Бонхоффера – Ван дер Поля Синхронизация в...
1 Два направления: нейрокибернетика; кибернетика «черного ящика» 2 Архитектура и функциональные возможности NEURO MATRIX NM 6403/6304 2.1 Внешний интерфейс процессора 2.2 Общее описание внутренней структуры процессора
Перевод с польского И.Д. Рудинского. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 344 с.: ил. — ISBN 5-279-02567-4. Представлены важнейшие разделы теории искусственных нейронных сетей. Основное внимание уделяется алгоритмам обучения и их применению для обработки измерительной информации. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения сетей различной структуры,...
Перевод с польского И.Д. Рудинского. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 344 с.: ил. — ISBN: 5-279-02567-4. Представлены важнейшие разделы теории искусственных нейронных сетей. Основное внимание уделяется алгоритмам обучения и их применению для обработки измерительной информации. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения сетей различной структуры,...
СПб.: Питер, 2024. — 224 с. — ISBN 978-5-44-612232-5. Уже сейчас нейросети выполняют тысячи контент-задач в разных сферах. От слоганов, статей и постов до учебных программ, выступлений и подбора креативных идей. Умение грамотно «общаться» с ИИ все чаще становится серьезным и порой даже главным карьерным или личным бонусом. Именно развитию навыков работы с ChatGPT и другими...
СПб.: Питер, 2024. — 224 с. — (IT для бизнеса). — ISBN: 978-5-44-612232-5. Уже сейчас нейросети выполняют тысячи контент-задач в разных сферах. От слоганов, статей и постов до учебных программ, выступлений и подбора креативных идей. Умение грамотно «общаться» с ИИ все чаще становится серьезным и порой даже главным карьерным или личным бонусом. Именно развитию навыков работы с...
СПб.: Питер, 2024. — 224 с. — (IT для бизнеса). — ISBN: 978-5-44-612232-5. Уже сейчас нейросети выполняют тысячи контент-задач в разных сферах. От слоганов, статей и постов до учебных программ, выступлений и подбора креативных идей. Умение грамотно «общаться» с ИИ все чаще становится серьезным и порой даже главным карьерным или личным бонусом. Именно развитию навыков работы с...
СПб.: Питер, 2024. — 224 с. — (IT для бизнеса). — ISBN: 978-5-44-612232-5. Уже сейчас нейросети выполняют тысячи контент-задач в разных сферах. От слоганов, статей и постов до учебных программ, выступлений и подбора креативных идей. Умение грамотно «общаться» с ИИ все чаще становится серьезным и порой даже главным карьерным или личным бонусом. Именно развитию навыков работы с...
СПб.: Питер, 2024. — 224 с. — (IT для бизнеса). — ISBN: 978-5-44-612232-5. Уже сейчас нейросети выполняют тысячи контент-задач в разных сферах. От слоганов, статей и постов до учебных программ, выступлений и подбора креативных идей. Умение грамотно «общаться» с ИИ все чаще становится серьезным и порой даже главным карьерным или личным бонусом. Именно развитию навыков работы с...
Статья в сборнике докладов "Актуальные вопросы развития систем и средств ВКО. 7-я НТК молодых ученых и специалистов 29.09.2016". — М.: ПАО "НПО "Алмаз", 2017. — 720 с. В работе представлена техника синтеза оптимального управления нелинейными детерминированными динамическими системами в виде искусственной нейронной сети. Настройка используемого нейроуправления производится с...
Навчальний посібник до вивчення курсу "Клітково-нейронне моделювання». — Дніпропетровськ: РВВ ДНУ, 2014. — 84 с. Уміщено загальні відомості щодо штучних нейронних мереж й особливостей такої їх підмножини, як мережі кліткових нейронів; опис ППП «Neural Network Toolbox» ядра системи MatLAB; методи розв’язання диференціальних рівнянь 2-го порядку з частковими похідними;...
Днепропетровск, 2016, ДНУ имени Олеся Гончара, Изучение модели нейрона персептрона и архитектуры персептронной однослойной нейронной сети; создание и исследование моделей персептронных нейронных сетей в системе MatLAB.
Статья. Опубликована в Вестнике Тюменского государственного университета. — 2012. — №4.
В статье описываются сильные и слабые стороны распространённых на сегодняшний день моделей нейронных сетей с целью выявления причины недостаточной активности нейронных сетей на практике.
Strong and weak sides of neural network models extended today are investigated in this article for...
Интеллектуальные информационные сети: понятие нейронных сетей, понятие экспертной системы, обучение нейронных сетей, построение нечетких сетей, используется встроенный пакет NNTool системы MatLAB.
Аппроксимация функций многих переменных на многослойной нейронной сети
Прогноз временных рядов на многослойной нейронной сети
Классификация данных на многослойной нейронной сети
+ ответы на контрольные вопросы
Практикум по выполнению лаборатораторных работ. — Гомель : Гомельский государственный технический университет имени П. О. Сухого, 2024. — 58 с. Изложены основные темы, изучаемые на курсе «Программирование нейронных сетей». Приведены основные сведения о программировании нейронных сетей на языке Python. Цель данного практикума — рассмотреть основные принципы и инструменты...
Методические рекомендации к выполнению лабораторных работ. – Витебск: Витебский государственный университет имени П.М. Машерова, 2017. – 36 с. Методические рекомендации содержат задания для лабораторных занятий и самостоятельной работы по предмету «Дополнительные главы информатики», а также краткие теоретические сведения, необходимые для успешного их выполнения. Издание описывает...
СПб.: Наука, 1998. — 261 с. — ISBN: 5-02-026085-1.
На основе анализа синаптического управления локальными конформациями элементов сомато-дендритной мембраны разработана модель нейронной памяти. Исследованы гистерезисные свойства этих элементов и их селективность к паттернам афферентных сигналов. По критерию минимальных информационных потерь оптимизированы точность и емкость...
ЮУрГУ, ст. преподаватель Н.С. Силкина, Челябинск, 2024. 40 с. Специальность – программная инженерия. Целью работы является разработка веб-приложения для прослушивания музыки с использованием нейронных сетей, анализирующих эмоции человека по фотографии его лица. В первой главе рассматриваются различные подходы к решению задачи определения эмоций по фотографии лица человека....
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.
Отчет по лабораторной работе. Уфа: УГАТУ, 2012 г., 10 стр. Дисциплина: "Интеллектуальные системы". Преподаватель: Жернаков С.В. Цель работы: закрепить навыки применения математического аппарата нейронных сетей для решения задачи распознавания образов, ознакомиться с пакетом нейросетевого моделирования Trajan 3.0.
НУК, Дисциплина - "Компьютеризированные системы искусственного интеллекта". Лаба реализована в среде Delphi. В архиве имеется как отчёт по лабе, так и исходники. Задание: C помощью 2 «нейронов Троянда» и с помощью 6 ограничительных значений распознать 1-ю литеру своей фамилии ("П"). Есть 2 класса. Следовательно, один из них представляет букву «П», все остальные – второй класс....
СПб.: Альфа-книга, 2017. — 274 с. — ISBN: 9785990944572, 5990944578. 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,...
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...
Пример анализа пассажирских перевозок. Показаны общие этапы решения подобных задач: импорт данных, анализ, обучение сети, анализ результатов, графики, заключение и использования данной возможности, а так же рассмотрено решение примера.
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий, доц. С. А. Ерофеев, Санкт-Петербург, 2016, 80 с. Данная работа посвящена исследованию алгоритмов решения сингулярной задачи оптимального управления, а именно методу Рунге-Кутта, нейронной сети типа MADALINE, рекуррентной нейронной сети и многослойному персептрону. Приведены...
Самара: Самарский государственный технический университет, 2005. - 4 с. Пособие призвано облегчить выполнение лабораторных работ по дисциплине «Моделирование систем». Методические указания предназначены для студентов специальностей 22.01.01 - Управление и информатика в технических системах и 22.03.01 - Автоматизация технологических процессов и производств (компьютерные системы...
М.: Мир, 1965.
Успехи кибернетики поставили в порядок дня создание эффективно действующих устройств, способных выполнять некоторые высшие, «психические» функции, считавшиеся до сих пор доступными лишь человеческому мозгу. Это задача первостепенной важности для ряда областей науки, техники, народного хозяйства, космонавтики, для успешного развития которых требуется сделать...
Учебно-методические рекомендации по выполнению лабораторных работ и самостоятельной работы. — Ульяновск: УлГТУ, 2023. — 27 с. Учебно-методические рекомендации разработаны в соответствии с рабочей программой дисциплины «Программные комплексы решения интеллектуальных задач». Представлены задания для выполнения лабораторных работ и самостоятельной работы. Рекомендации...
Учебник. — Киров: Вятский государственный университет, 2014. — 208 с. В учебном пособии рассмотрены теоретические и практические сведения по разработке, обучению и применению искусственных нейронных сетей для различных областей народного хозяйства. Учебное пособие предназначено для студентов 1 курса магистратуры очного отделения направления «Информатика и вычислительная...
Харків: Компанія СМІТ, 2006. — 404 с. У навчальному посібінику викладені основні принципи побудови штучних нейронних мереж як самостійного напрямку в теорії інтелектуальних систем, подано біологічний аналог штучного нейрона і процеси обробки інформації в біологічних системах. Наведено різноманітні моделі штучних нейронів і розглянуто властивості мереж. Окремий розділ посібника...
Учеб. метод. пособие. — Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2007. — 74 с.
Настоящее методическое пособие рассматривает основные идеи альтернативного подхода к моделированию процессов импульсной активности биологических нейронных сетей, основанного на нелинейной динамике отображений. Каждый нейрон в этом случае описывается необратимым и дискретным во времени отображением, одна из...
М.: Горячая линия - Телеком, 2006. — 452 с.
Книга посвящена вопросам "интеллектуальных вычислений". Содержит базовые знания о генетических алгоритмах, эволюционном программировании, нечетких системах, а также связях этих направлений с нейронными сетями.
Для научных и инженерно-технических работников в области информатики и вычислительной техники,занимающихся созданием и...
М.: Горячая линия - Телеком, 2006, — 452 с.: ил. — ISBN: 5-93517-103-1. Книга посвящена вопросам "интеллектуальных вычислений". Содержит базовые знания о генетических алгоритмах, эволюционном программировании, нечетких системах, а также связях этих направлений с нейронными сетями. Для научных и инженерно-технических работников в области информатики и вычислительной...
Методическое пособие для студентов специальности «Аппаратное программно—техническое обеспечение информационной безопасности». — Минск: БГУИР, 2012. — 42 с. Методическое пособие по курсу «Нейросетевые технологии принятия решений» разработано в соответствии с действующей учебной программой. Предназначено для оказания методической помощи в изучении данного курса в рамках...
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 2.3.8. Информатика и информационные процессы. — Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук. — Москва, 2025. — 260 с. Научный руководитель: д.т.н., проф. Мещеряков Р.В. Цель исследования. Разработка и исследование автоматизированной ИС поддержки принятия решений о распределении...
2-е изд. — пер. с англ. А. А. Слинкина. — М.: ДМК Пресс, 2020. — 552 с.: ил. — ISBN 978-5-97060-097-9. Идея обучения с подкреплением возникла десятки лет назад, но этой дисциплине предстояло пройти долгий путь, прежде чем она стала одним из самых активных направлений исследований в области машинного обучения и нейронных сетей. Сегодня это предмет интереса ученых, занимающихся...
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...
Саратов: Ай Пи Эр Медиа, 2018. — 30 c. — 978-5-4486-0047-0 Лабораторные работы содержат четко сформулированную цель работы, список вопросов для самоподготовки, описание плана выполнения лаборатор-ной работы и список требований к оформлению отчёта по лабораторной работе. Настоящие методические указания к лабораторным работам «Введение в нейронные сети» по дисциплине...
Издательство Уральского университета, 2017. — 128 с. Учебное пособие содержит начальные сведения о моделировании на базе искусственных нейронных сетей. Разобраны биологические принципы построения и алгоритмы создания искусственного нейрона (типа «перцептрон») и сетей на его основе. Издание рекомендуется исследователям, преподавателям, аспирантам, студентам, а также всем, кто...
Шишкин А.Л. Дисциплина - представление знаний в ИС. БГТУ "Военмех" им. Д.Ф. Устинова, 5 курс, Санкт-Петербург, 2011. Архив содержит отчет по лабораторной работе и программу. Цель работы: реализовать сеть адаптивной резонансной теории.
Лабораторный практикум. Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2004. – 136 с Рассматриваются вопросы проектирования, обучения, анализа и моделирования известных типов нейронных сетей в системе MatLAB 6 с использованием пакета Neural Networks Toolbox (NNT). Лабораторный практикум подготовлен на кафедре «Математическое обеспечение и применение ЭВМ» и предназначен для студентов специальностей...
Лабораторный практикум. Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2004. – 136 с. Рассматриваются вопросы проектирования, обучения, анализа и моделирования известных типов нейронных сетей в системе MatLAB 6 с использованием пакета Neural Networks Toolbox (NNT). Лабораторный практикум подготовлен на кафедре «Математическое обеспечение и применение ЭВМ» и предназначен для студентов...
Пер с англ. Н.В. Батина. — М.: Издательское предприятие редакции журнала Радиотехника (ИПРЖР), 2000. — 272 с. — ISBN 5-93108-006-6. Приводится систематическое изложение методов нейронного управления, основанное на современных разработках в области нечеткой логики и теории нейронных сетей Методология нейронного управления сравнивается с традиционными методами теории управления....
Методические указания. — Магнитогорск: Магнитогорский государственный технический университет (МГТУ) имени Г.И. Носова, 2009. — 21 с. Учебные дисциплины: "Моделирование процессов и объектов в ОМД", "Моделирование процессов и объектов", "Компьютерное моделирование технологических процессов" Цель работы Основные сведения Биологический нейрон Биологические нейронные сети...
Вчера постирал семестровку - рубашку, которую носил не стирая семестр, и одновременно легко решил сложную задачу при помощи АНФИСы - системы нейро-нечеткого вывода ANFIS пакета MatLAB. Файл с методичкой прилагается. Всем чистых рубах и успехов. Почти как Юлий Цезарь - Аким.
Учебное пособие. — Саратов: Саратовский государственный университет (СГУ), 2006. В учебное пособие вошли 12 лекций. Введение. История. Сведения из высшей математики. Основные теоремы нейроинформатики. Теорема Колмогорова. Теорема Стоуна-Вейерштрасса. Обобщённая теорема Стоуна. Основные понятия теории нейронных сетей. Нейрон. Синапс. Адаптивный сумматор. Активатор. Точка...
Мы приглашаем Вас в STATISTICA Нейронные Сети. Впервые нейронные сети благодаря усилиям StatSoft полностью переведены на русский язык и доступны самому широкому кругу пользователей в экономике, бизнесе, промышленности, медицине и других областях. Вообще нейросетевые методы применяются там, где классические методы анализа не дают удовлетворительных результатов. Это основной...
ВСГУТУ, Улан-Удэ, 2013. — 4 с.
Цель работы: Освоение основных приемов работы с программным продуктом NeuroPro в ходе создания и обучения простейшей нейронной сети
Самара: СГАУ, 2006. — 132 с. Учебное пособие предназначено для магистров, обучающихся по магистерским программам «Оптические информационные технологии» и «Физика и технология наноэлектронных приборов», по направлению 010600 - «Прикладные математика и физика», и содержит основные положения теории и практики искусственных нейронных сетей. В пособии приведены примеры использования...
Математическая биология и биоинформатика, 2013. — Т.
8. №
1. — С. 234–247.
В работе описывается простая модельная нейронная система, в которой осуществляется самоорганизующееся отображение многомерных рецепторных сигналов R-мерного пространства (где R – количество рецепторов) на состояния сети из N взаимодействующих нейронов. Рекуррентная сеть из N взаимодействующих нейронов...
Методические указания. — Томск: Томский политехнический университет (ТПУ), 2008. — 31 с. Методические указания к выполнению лабораторных работ по курсу «Представление знаний в информационных системах» для магистрантов, обучающихся по магистерской программе «Компьютерный анализ и интерпретация данных» направления 230100 - «Информатика и вычислительная техника», и студентов IV...
Навчальний посібник. — Житомир : Вид. О. О. Євенок, 2020. — 184 с. Книга містить систематизований виклад основних понять, моделей і методів теорії штучних нейронних мереж, які можуть використовуватися при вирішенні практичних завдань розпізнавання образів, прийняття рішень, класифікації даних різної природи та прогнозування. Розглянуто нейронні мережі із прямими, латеральними...
Диссертация на соискание степени доктора философии (Ph.D.). : 8D06301 – Системы информационной безопасности. — Казахский национальный университет имени Аль-Фараби. — Алматы: 2023. — 83 с. Научные консультанты: Омаров Батырхан Султанович – PhD и.о. доцента старший преподаватель Казахского Национального Университета им. Аль-Фараби (г. Алматы Казахстан). Матеус Мендес - Ph.D....
Перевод с польск. И.Д. Рудинского. — М.: Горячая линия - Телеком, 2011. — 408 с.: ил. — ISBN: 978-5-9912-0163-6. Искусственные нейронные сети - одна из наиболее динамично развивающихся и реально используемых на практике ветвей теории искусственного интеллекта. В книге выдающегося европейского специалиста популярно и увлекательно освещаются возможности, структура и особенности...
Перевод с польск. И.Д. Рудинского. — М.: Горячая линия - Телеком, 2011. — 408 с.: ил. — ISBN: 978-5-9912-0163-6. Искусственные нейронные сети - одна из наиболее динамично развивающихся и реально используемых на практике ветвей теории искусственного интеллекта. В книге выдающегося европейского специалиста популярно и увлекательно освещаются возможности, структура и особенности...
Новосибирск, ? — 136 c.
Излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей.
Искусственные нейронные сети реализуют одну из парадигм искусственного интеллекта, а именно, коннекционистскую. Это...
Учебное пособие для вузов. — М.: Высшая школа, 2002. — 183 с.: ил. В пособии изложены вопросы теории и методы синтеза систем управления нелинейными динамическими объектами на основе обучаемых многослойных нейроных сетей. Значительное внимание уделено фундаментальным свойствам нелинейных многослойных нейросетей и алгоритмам их обучения в реальном времени. Приведены базовые...
Троицк: Нейрок Техсофт, 2005. — 36 с.
В лекции рассматриваются понятия и постановки задач математической теории игр. Особое внимание уделяется информационным и вычислительным аспектам игрового моделирования. Для важного случая игр нескольких игроков с неполной информацией предложена вероятностная формализация алгоритма обучения игрока оптимальной смешанной стратегии принятия...
Всероссийский НИИ технической физики, г. Снежинск. - ООО НейрОК, г. Москва. - 40 стр.
ISBN 5-7262-0355-0
В лекции обсуждаются методы широко развиваемых и используемых в настоящее время Wavelet (компактно-волновых) преобразований и их совместного использования с искусственными нейронными сетями. На основе простейшего математического аппарата с большим числом иллюстраций...
Сведения из высшей математики. Векторные пространства. Матрицы и линейные преобразования векторов. Биологический нейрон и его кибернетическая модель. Метод нейробиологии. Биологический нейрон. Нейронные сети. Биологическая изменчивость и обучение нейронных сетей. Формальный нейрон. Обучение нейрона детектированию границы "черное-белое" Персептрон Розенблатта. Теорема об...
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....
В лекции рассматриваются задачи многошаговой оптимизации и управления сложными динамическими системами. Обсуждаются постановки типовых задач и особенности алгоритмов нейродинамического программирования, использующих для аппроксимаций функций оптимального поведения аппарат искусственных нейронных сетей. Показана связь задачи целевой адаптации автономного агента при обучении с...
2006, - 49 с.
В лекции представлен очерк эффективных методов практических вычислений в задачах обучения нейросетевых и других статистических моделей. Рассматриваются как особенности часто встречающихся информационных задач, так и алгоритмический "инструментарий". Значительное внимание уделено намечающейся стандартизации в области обучающихся вычислительных машин.
В приложении...
В терминологии, моделях и функциях, используемых для искусственных нейронных сетей, многое заимствовано из биологических нейронных сетей. В то же время обучение в искусственных нейронных сетях во многом отличается от соответствующих процессов в биологических сетях. Искусственные нейронные сети обучаются на основе упрощённых алгоритмов, адаптирующих синаптические веса. Эти...
Навчальний посібник. — Львів: Видавництво Львівської Політехніки, 2011. — 444 с. — ISBN 978-617-607-063-4. Штучні нейронні мережі, нейрокомп’ютери або паралельно розподілені процесори є спробою хоча б часткового моделювання структури і функцій мозку та нервових систем живих істот. Теорія нейронних мереж, яка інтенсивно розвивається приблизно з середини минулого століття, вивчає...
М.: Издательские решения, 2019. — 115 с. — ISBN: 9785449639288. В книге изложены методы построения динамических диалоговых интернет-приложений на основе нейронных лингвистических моделей. Описаны способы конструирования лингвистических нейронов и их применения для решения различных прикладных задач. В качестве приложения в книгу включены программы, позволяющие читателю...
М.: Издательские решения, 2019. — 115 с. — ISBN: 9785449639288. В книге изложены методы построения динамических диалоговых интернет-приложений на основе нейронных лингвистических моделей. Описаны способы конструирования лингвистических нейронов и их применения для решения различных прикладных задач. В качестве приложения в книгу включены программы, позволяющие читателю...
Интернет-издание, 2023. — 32 с. Получите 110 готовых решений к тем задачам, что вы видели выше и подключитесь к топовой нейросети. Из книги Вы узнаете, как буквально за минуты можно решить любую задачу по бизнесу и поставить это на автомат, чтобы получить максимальное ускорение своего бизнеса!
Учебно-методическое пособие. — Ярославль: ЯрГУ, 2022. — 36 с. Приводятся краткие сведения по применению нейронных сетей в задачах обработки, анализа, распознавания и синтеза речевых сигналов. Пособие предназначено для студентов, обучающихся по дисциплине «Цифровая обработка речевых сигналов». Материал может быть использован также при подготовке студентами курсовых и выпускных...
Методические указания. — Харьков: Харьковский национальный автомобильно-дорожный университет (ХНАДУ), 2013. — 22 с. Методические указания предназначены для студентов заочной формы обучения инженерных специальностей технических высших учебных заведений и содержат описание и методические указания к контрольным работам, которые выполняются при изучении курса «Нейронная...
Философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін дайындалған диссертация : 6D070400 Есептеу техникасы және бағдарламалық қамтамасыз ету. — Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті. — Алматы: 2019. — 95 б. Диссертациялық жұмыстың мақсаты. Қазақша айтылым кезіндегі кіріккен сөйлеуді танудың дәлдігін арттыруды қамтамасыз ететін әдістер, алгоритмдер мен бағдарламалық құралдар дайындау...
Учебное пособие. — Екатеринбург: Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина (УрФУ), 2021. — 68 с. — ISBN 978‑5‑7996‑3337‑0. В учебном пособии описаны история возникновения и базовые подходы к реализации методов машинного обучения, а именно — искусственных нейронных сетей. Предложено использование данного подхода в материаловедении, в...
Спб.: Питер, 2021 — 272 с. — ISBN 978-5-4461-1676-8 Глубокие нейронные сети (DNN) становятся неотъемлемой частью IT-продуктов, провоцируя появление нового направления кибератак. Хакеры пытаются обмануть нейросети с помощью данных, которые не смогли бы обмануть человека. Кэти Уорр рассматривает мотивацию подобных атак, риски, которые влечет вредоносный ввод, а также методы...
Пер. с англ. А. Павлов. — СПб.: Питер, 2021 — 272 с. — ISBN 978-5-4461-1676-8. Глубокие нейронные сети (DNN) становятся неотъемлемой частью IT-продуктов, провоцируя появление нового направления кибератак. Хакеры пытаются обмануть нейросети с помощью данных, которые не смогли бы обмануть человека. Кэти Уорр рассматривает мотивацию подобных атак, риски, которые влечет вредоносный...
Пер. с англ. Ю.А. Зуева, В.А. Точенова. — М.: Мир, 1992. В книге американского автора в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описаны структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей. Для специалистов в области вычислительной техники, а также студентов соответствующих...
Смоленск: СФРУК, 2011. – 132 с.: ил. В монографии рассматривается аппарат обобщенно-регрессионных нейронных сетей с полиномиальной коррекцией и его применение для моделирования объектов из различных предметных областей. Для специалистов в области информатики и математического моделирования. СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ 1 СОСТОЯНИЕ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ МЕТОДОВ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ...
Статья // Программные продукты и системы. — 2005. — №2 . — С. 49-51.
В статье приводятся результаты сравнительного анализа методов построения моделей статических объектов при наличии аддитивного шума. Выявлены достоинства и недостатки методов по таким показателям, как точность получаемых моделей и вычислительные затраты на их построение и тестирование. Приведенные результаты...
Вісник Вінницького політехнічного інституту. — 2022. — № 1. — с. 70-75. Моніторинг розвитку курячих ембріонів є важливою частиною процесу вилуплення, який дозволяє визначити, коли яйце не розвивається, а також коли яйце близьке до вилуплення. Можливість уважніше стежити за розвитком ембріона дозволяє визначати оптимальні моменти часу для зміни параметрів інкубації, таких як...
Вісник Хмельницького національного університету, № 6, 2021 (303), c. 95-101. У роботі наведено результати досліджень штучної нейронної мережі для моніторингу розвитку курячих яєць з розпізнаванням стану ембріонів, що дозволяє уникнути недоцільного використання інкубатора й відібрати життєздатні ембріони для виведення пташенят. Застосування засобів штучного інтелекту розширює...
Учебно-методическое пособие предназначено для изучения принципов функционирования нейронных сетей и их обучения по методу обратного распространения.
Пособие содержит описания структуры нейронных сетей, алгоритма обучения, задание на лабораторную работу и порядок ее выполнения
Учебно-методическое пособие предназначено для изучения принципов решения задач классификации с помощью нейронной сети Кохонена и методов обучения такой сети. Пособие содержит описания структуры нейронной сети, алгоритма обучения, задание на лабораторную работу и порядок ее выполнения
Методические указания к лабораторной работе. — Омск: ОГТУ, 2010. — 14 с. Цель работы: Знакомство со средствами и методами MatLAB и пакета Simulink для моделирования и исследования нейронных сетей. Применение нейронных сетей для аппроксимации функций.
Днепропетровск, 2016, ДНУ имени Олеся Гончара, Знакомство с методологией нечеткого моделирования. Описание заданной нелинейной функции множеством правил вида ЕСЛИ-ТО.
Учебное пособие. - Апатиты: КФПетрГУ, 2004. -96 с.
Оглавление:
Базовые понятия искусственного интеллекта
Принципы построения и архитектура СИИ
Задача распознавания образов
Системы распознавания образов
Методы и алгоритмы, применяемые в задачах ОРО
Современные архитектуры нейронных сетей
2-e изд. — Пер. с англ. — М.: Вильямс, 2006. — 1104 с.: ил. 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 библиографию. В книге также...
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...
Методические указания. - Шостка: ШІ СумДУ, 2019. - 20 с. для магистров специальности "Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології". Методические указания составлены в соответствии с программой курса «Нечітка логіка та нейронні системи» и содержат 3 лабораторные работы по указанному курсу и перечень используемой литературы: - синтез и исследование агрегированых...
М.: СИНТЕГ, 2005. — 184 с. — (Человек, Земля, Вселенная). Книга посвящена введению в парадигму виртуального нейрокомпьютера типа «ЭМБРИОН». Парадигма «ЭМБРИОН» - это не только описание нейрочипа нейрокомпьютера в виде ПЛИС и принципа функционирования оригинального нейрокомпьютера, а это и некоторая, достаточно общая, мировоззренческая философия. Это попытка нейрокомпьютерной...
Международная Академия Информатизации (IIA). — Москва: Юго-Восток-Сервис, 2007. — 54 с. Настоящая работа посвящена описанию особенностей виртуального нейрокомпьютера «ЭМБРИОН» как сложной диссипативной динамической системы. Это неравновесная, необратимая динамическая система . Для такой системы характерны: асимметрия её пространства-времени, наличие «стрелы времени»,...
Москва: Юго-Восток-Сервис, 2007. — 28 с. Книга посвящена попытке загадочного осмысления феномена сознания с использованием нейрокомпьютерной парадигмы «ЭМБРИОН» В.Д.Цыганкова. Она может служить еще одним из поводов для продолжения многочисленных научных дискуссий и практических исследований на тему сознания. True PDF
Москва: Перо, 2022. — 79 с. — ISBN 978-5-00204-528-0. Проблема “живой материи” до настоящего времени в науке не получила удовлетворительного решения и остаётся актуальной проблемой. Автор книги “Теоретическая биология”. ВИЭМ. 1935. Э.С. Бауэр вместе с женой были расстреляны в 1938 году в период травли генетики, кибернетики, биологии. А весь тираж книги был изъят и уничтожен. Я...
Международная Академия Информатизации (IIA). — Москва: Перо, 2019. — 72 с. — ISBN 978-5-00150-554-9. Открытое упоминание в широкой печати о первом в СССР виртуальном нейрокомпьютере появилось во втором и четвёртом номерах компьютерного журнала для молодежи «БАЙТИК» в 1991 году. Статья называлась «Бытовой нейрокомпьютер (БНК) «ЭМБРИОН». Это было первое практическое знакомство с...
Международная Академия Информатизации (IIA). — Москва: Юго-Восток-Сервис, 2009. — 67 с. Настоящее издание посвящено изложению главной особенности парадигмы виртуального нейрокомпьютера «ЭМБРИОН» как электронной модели целого мозга – связи генетического уровня его структуры с психологическим уровнем поведения искусственного организма типа робота – анимата, содержащего такой...
Под редакцией B.A. Львова. — Москва: Сол Систем, 1993. — 117 с.: ил. — ISBN 5-85316-005-2. В доступной форме, в виде цикла из десяти занятий, рассматривается оригинальная идеология (парадигма) нейрокомпьютера, принципы построения, программная и аппаратная реализация; примеры применения для распознавания образов, адаптивного управления роботами и нестационарными объектами. Для...
Учебное пособие. — М.: СИНТЕГ, 2001. — 248 с. — (Информатизация России в XXI веке). В монографии, являющейся первой частью из серии книг «Живая Вселенная» В. Д. Цыганкова, посвященных нейрокомпьютингу и ПСИ-проблеме, представлено в виде практических занятий полное описание оригинальной разработки автора - виртуального нейрокомпьютера «ЭМБРИОН», который реализован аппаратно и в...
Москва: Перо, 2020. — 108 с. — ISBN 978-5-00171-596-2. В настоящем издании собрано и изложено в виде эссе множество идей, мыслей автора и великих физиков, фактических материалов о скрытых фундаментальных теоретических и прикладных возможностях виртуального макроквантового нейрокомпьютера (VNC) «Эмбрион», разработанного автором и нашедшего всевозможные применения в оборонной...
Москва: Перо, 2023. — 142 с. — ISBN 978-5-00218-186-5. По-моему, в современной генетике недостаточно оценена роль мутаций и мутагенеза в процессах жизнедеятельности организмов, живущих на земле, в микроэволюции генома и экологии. Автор хочет поделиться с читателем своими мыслями о макроквантовой генетике, одним из создателей которой был наш выдающийся соотечественник биолог,...
Международная Академия Информатизации (IIA). — Москва: Перо, 2018. — 110 с. — ISBN 978-5-00122-616-1. В развитие теорий нейрокомпьютерных моделей различных феноменов, механизмов и устройств, связанных с генетикой, эволюцией, синтетической биологией, проблемами сознания и мышления, которым посвящены две последние монографии автора: «Физическая система для моделирования мозга и...
Нейрокомпьютеры в остаточных классах. Кн. 11 (Червяков Н.И., Сахнюк П.А., Шапошников А.В., Макоха А.Н.): Учеб. пособие для вузов. - М.: Радиотехника, 2003. 272 с.: ил. (Научная серия Нейрокомпьютеры и их применение, редактор А.И. Галушкин)
Изложено новое направление развития структуры нейрокомпьютеров, функционирующих в системе остаточных классов; методы и алгоритмы...
Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. Вып. 4 (20). Пермь, 2008. Стр. 151-155.
Предлагаются методы обнаружения выбросов в статистических данных. Методы реализуются с применением нейронной сети персептронного типа. Приведены примеры, иллюстрирующие работоспособность предлагаемых алгоритмов.
Диссертация на соискание учёной степени кандидата технических наук. : 05.14.02 – Электрические станции и электроэнергетические системы. — Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина. — Екатеринбург: 2021. — 135 с. Научный руководитель: доктор технических наук доцент Петунин Александр Александрович. Цель: Многообразие осложняющих факторов при...
Учебное пособие. — Под ред. Ю.В. Чернухина. — Таганрог: Южный федеральный университет, 2012. — 123 с. Учебное пособие ориентировано на использование при изучении дисциплины «Системы искусственного интеллекта и нейрокомпьютеры». В пособии рассмотрен процесс синтеза и анализа моделей нейропроцессоров и нейропроцессорных структур, изучаемых в рамках данного курса, в системе...
М.: Наука, 1985. — 128 с. В книге излагаются результаты, полученные при исследовании и моделировании нейрофизиологических процессов теоретико-вероятностными методами. Здесь изложен принадлежащий автору вариант математической теории стационарной активности нейронных сетей. Предложена удобная система понятий для описания характеристик активности в зависимости от структуры...
14 с. Данный труд кратко, локанично и достаточно точно описывает теоретические подходы к построению нейронных сетей, а значит - к моделированию. После построения модели экономического явления можно, пользуясь моделью делать прогноз изменений, динамики, и т.д. А так как модель самообучаема, то результаты могут и превзойти ожидания. Нейронные сети представляют собой новую и...
Учебное пособие. — Барнаул: Алтайский государственный университет (АлтГУ), 2014. — 138 с. — ISBN: 978-5-7904-1609-5. Изложены информационные основы, теоретические и технические средства реализации методов искусственного интеллекта на примере искусственных нейронных сетей. Рассматриваются вопросы функционирования персептронов и слоистых нейронных сетей. Особое внимание уделено...
Издательские решения, 2025. — 224 с. — ISBN 978-5-0065-5651-5. Искусственный интеллект - реальность! Эта книга - практическое руководство по освоению нейросетей и GPT для повседневной жизни, работы и творчества. Без сложных терминов вы узнаете, как работает GPT, какие задачи решает и как сделать его своим помощником. Для студентов, программистов, предпринимателей и всех, кто...
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук: 2.3.8. Информатика и информационные процессы. – Национальный исследовательский Томский государственный университет. – Томск, 2023. – 143 с. Научный руководитель: доктор технических наук Шидловский С.В. Цель исследования. Повышение гибкости вычисления отклика нейронных сетей в программно-аппаратных комплексах...
Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук: 2.3.1. Системный анализ, управление и обработка информации, статистика. – Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук. Санкт-Петербург, 2024 – 271 с. Цель исследования. Повышение эффективности принятия решений при конфигурировании производственных систем за счет разработки...
М.: Либроком, 2009. — 232 с. В настоящей книге рассмотрены методы построения и обучения нейронных сетей; описаны наиболее распространенные виды сетей, применяющихся в задачах классификации и анализа временных рядов. Рассмотрено применение сетей к таким расчетам на финансовом рынке, как расчет цен опционов европейского типа, оценка индексов акций и управление международным...
Шпаргалка по дисциплине "Моделирование нейронных сетей" (Моделювання нейронних мереж)
ДНУ им О. Гончара Факультет Физики, электроники и компьютерных систем
19 вопросов.
Вопросы:
Нечёткое множество, функция принадлежности. Основные понятия.
Основные характеристики нечётких множеств.
Кусочно-линейные функции принадлежности.
Z-образные и S-образные функции принадлежности....
Диссертация на соискание научной степени кандидата технических наук Специальность 05.13.23 - Системы и средства искусственного интеллекта. — Харьков: Харьковский национальный университет радиоэлектроники, 2003. — 196 с. Научный руководитель: д.т.н., проф. Шабанов-Кушнаренко С.Ю. Цель исследования – решение путем разработки искусственной нейронной сети задачи идентификации...
Учебное пособие. — М.: Национальный Открытый Университет "Интуит", 2016. — 187 с. — (Основы информационных технологий). — ISBN: 978-5-94774-818-5. Двумя популярными направлениями Artificial Intelligence являются теория нечетких множеств (fuzzy sets) и теория нейронных сетей (neuron nets). Данный курс является систематизированным вводным курсом в эти два направления. Курс...
2-е изд. — М.: Интуит, 2016. — 200 с. Одним из популярных направлений Artificial Intelligence является теория нейронных сетей (neuron nets). Данный курс является систематизированным вводным курсом в это направление. Нашей целью является познакомить слушателей с основными нейроно-сетевыми парадигмами, показать область применения этого направления. Основы искусственных нейронных...
Комментарии