Скачать кино на телефон            

  d9e5a92d

Справочник по нейросетям

Глава 1 Основы искусственных нейронных сетей
Введение
Обобщение
Абстрагирование
Применимость

Исторический Аспект
Исторический Аспект 2

Искусственные нейронные сети сегодня
Перспективы на будущее
Искусственные нейронные сети и экспертные системы
Соображения надежности
Выводы

Основы искусственных нейронных сетей
Биологический прототип

Искусственный нейрон
Искусственный нейрон 2
Искусственный нейрон 3
Искусственный нейрон 4

Однослойные искусственные нейронные сети
Многослойные искусственные нейронные сети
Нелинейная активационная функция
Сети с обратными связями
Терминология, обозначения и схематическое изображение искусственных нейронных сетей
Терминология
Дифференциальные уравнения или разностные уравнения
Графическое представление
Обучение искусственных нейронных сетей
Цель обучения
Обучение с учителем
Обучение без учителя
Алгоритмы обучения
Пролог

Персептроны
Персептроны и зарождение искусственных нейронных сетей
Персептроны и зарождение искусственных нейронных сетей 2

Персептронная представляемость

Проблема функции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ
Проблема функции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ 2
Проблема функции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ 3

Линейная разделимость

Преодоление ограничения линейной разделимости
Преодоление ограничения линейной разделимости 2
Преодоление ограничения линейной разделимости 3

Эффективность запоминания
Обучение Персептрона

Алгоритм обучения Персептрона
Алгоритм обучения Персептрона 2

Дельта-правило
Трудности с алгоритмом обучения персептрона

Процедура обратного распространения
Введение в процедуру обратного распространения

Обучающий алгоритм обратного распространения
Сетевые конфигурации
Сетевые конфигурации 2
Многослойная сеть

Обзор обучения
Обзор обучения 2
Обзор обучения 3
Обзор обучения 4
Обзор обучения 5
Обзор обучения 6

Дальнейшие алгоритмические разработки
Применения
Предостережение
Паралич сети
Локальные минимумы
Размер шага
Временная неустойчивость

Сети встречного распространения
Введение в сети встречного распространения
Структура сети

Нормальное функционирование
Слои Кохоненна
Слой Гроссберга
Обучение слоя Кохонена

Предварительная обработка входных векторов
Предварительная обработка входных векторов 2
Предварительная обработка входных векторов 3

Выбор начальных значений весовых векторов
Выбор начальных значений весовых векторов 2

Режим интерполяции
Статистические свойства обученной сети
Обучение слоя Гроссберга
Сеть встречного распространения полностью
Приложение: сжатие данных
Обсуждение

Стохастические методы
Использование обучения
Использование обучения 2

Больцмановское обучение
Обучение Коши
Метод искусственной теплоемкости
Приложения к общим нелинейным задачам оптимизации
Обратное распространение и обучение Коши
Трудности, связанные с обратным распространением
Трудности с алгоритмом обучения Коши

Комбинирование обратного распространения с обучением Коши
Комбинирование обратного распространения с обучением Коши 2

Обсуждение

Сети Хопфилда
Конфигурации сетей с обратными связями
Бинарные системы
Бинарные системы 2

Устойчивость
Ассоциативная память
Непрерывные системы
Сети Хопфилда и машина Больцмана
Термодинамические системы
Статистичекие сети Хопфилда
Обобщенные сети


Оптическая сеть Хопфилда, использующая объемные

Справочник по нейросетям
Глава 2 Двунаправленная ассоциативная память

Приложения
Аналого-цифровой преобразователь
Аналого-цифровой преобразователь 2

Задача коммивояжера
Задача коммивояжера 2
Задача коммивояжера 3

Обсуждение
Локальные минимумы
Скорость
Функция энергии
Емкость сети
Выводы

Двунаправленная ассоциативная память
Структура ДАП
Структура ДАП 2

Восстановление запомненных ассоциаций

Кодирование ассоциаций
Кодирование ассоциаций 2

Емкость памяти
Непрерывная ДАП
Адаптивная ДАП
Конкурирующая ДАП
Заключение

Адаптивная резонансная теория
Архитектура APT
Описание APT

Упрощенная архитектура APT
Упрощенная архитектура APT 2
Упрощенная архитектура APT 3

Функционирование сети APT в процессе классификации
Функционирование сети APT в процессе классификации 2

Реализация APT
Обзор

Функционирование сетей APT
Функционирование сетей APT 2
Функционирование сетей APT 3

Пример обучения сети APT
Характеристики APT
Инициализация весовых векторов Т
Настройка весовых векторов Вj
Инициализация весов bij
Теоремы APT
Заключение

Оптические нейронные сети
Векторно-матричные умножители

Сети Хопфилда на базе электронно-оптических матричных умножителей
Сети Хопфилда на базе электронно-оптических матричных умножителей 2
Сети Хопфилда на базе электронно-оптических матричных умножителей 3

Голографические корреляторы
Голографические корреляторы 2

Объемные голограммы
Оптическая сеть Хопфилда, использующая объемные голограммы
Оптическая сеть Хопфилда, использующая объемные голограммы 2

Заключение

Когнитрон и неокогнитрон
Когнитрон

Структура
Структура 2

Обучение
Обучение 2
Обучение 3
Обучение 4
Обучение 5
Обучение 6
Обучение 7
Обучение 8

Неокогнитрон

Структура
Структура 2
Структура 3

Обобщение
Вычисления

Обучение
Обучение 2

Заключение

Биологические нейронные сети
Человеческий мозг: биологическая модель для искусственных нейронных сетей
Организация человеческого мозга

Нейрон
Нейрон 2
Нейрон 3

Мембрана клетки
Мембрана клетки 2

Компьютеры и человеческий мозг

Алгоритмы обучения
Обучение с учителем и без учителя
Метод обучения Хэбба
Алгоритм обучения Хэбба
Метод сигнального обучения Хэбба
Метод дифференциального обучения Хэбба
Входные и выходные звезды
Обучение входной звезды
Обучение выходной звезды

Обучение персептрона
Обучение персептрона 2

Метод обучения Уидроу-Хоффа
Методы статистического обучения

Самоорганизация
Самоорганизация 2


Справочник параметров командной строки там
Delphi 3.Библиотека программиста там