База данных: Университетская библиотека ONLINE
Страница 1, Результатов: 1
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Барский, А. Б.
Введение в нейронные сети [Электронный ресурс] : практическое пособие / А. Б. Барский. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2011. - 321 с. - электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация. - Б. ц.
ББК 16.632я8
Аннотация: 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. Рассмотрение многих примеров демонстрирует простейший подход к построению и развитию обученных нейронных сетей "под задачу", а также трассировку – обучение при заданной структуре сети.Главной целью данного курса является демонстрация и внедрение универсального подхода, способного вывести проблему нейронных сетей с уровня частного применения на уровень массового использования практически во всех областях знаний, где требуется логически обосновать принимаемое решение. Утверждается, что самый простой подход к построению нейронных сетей на основе реализуемой нейроном «нечёткой» логики (логических нейронных сетей), продиктован практикой ясного мышления человека. Этот подход приводит к построению всего лишь однослойных нейронных сетей с простейшей функцией активации нейрона, при необходимости дополненных обратными связями.
Барский, А. Б.
Введение в нейронные сети [Электронный ресурс] : практическое пособие / А. Б. Барский. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2011. - 321 с. - электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация. - Б. ц.
Аннотация: 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. Рассмотрение многих примеров демонстрирует простейший подход к построению и развитию обученных нейронных сетей "под задачу", а также трассировку – обучение при заданной структуре сети.Главной целью данного курса является демонстрация и внедрение универсального подхода, способного вывести проблему нейронных сетей с уровня частного применения на уровень массового использования практически во всех областях знаний, где требуется логически обосновать принимаемое решение. Утверждается, что самый простой подход к построению нейронных сетей на основе реализуемой нейроном «нечёткой» логики (логических нейронных сетей), продиктован практикой ясного мышления человека. Этот подход приводит к построению всего лишь однослойных нейронных сетей с простейшей функцией активации нейрона, при необходимости дополненных обратными связями.
Страница 1, Результатов: 1