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 нейронных сетей в Московском государственном университете приборостроения и информатики и Московском энергетическом институте (техническом университете).
Предназначено для студентов, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника», и аспирантов.Введение
Направления применения искусственных нейронных сетей
Типовые решаемые задачи
Обзор областей применения
Распознавание символов
Искусственный нос
Прогнозирование
Модель искусственного нейрона
Биологический нейрон
Искусственный нейрон
Активационная функция
Методы обучения искусственных нейронных сетей
Обучение «с учителем»
Обучение «без учителя»
Многослойный персептрон
Определения
Алгоритм «Обратного распространения» (Backpropagation)
Требования к обучающим выборкам
Самообучающиеся карты Кохонена
Определения
Принцип работы искусственной нейронной сети Кохонена
Сходимость алгоритма самообучения
Программное обеспечение для моделирования нейронных сетей
Обзор программных продуктов для моделирования
Краткое описание программного продукта TRAJAN
Описание основных этапов моделирования в среде TRAJAN
