Нейрокомпьютерные системы
Покупка
Новинка
Издательство:
ИНТУИТ
Автор:
Тарков Михаил Сергеевич
Год издания: 2016
Кол-во страниц: 120
Дополнительно
Вид издания:
Учебное пособие
Уровень образования:
ВО - Бакалавриат
ISBN: 5-9556-0063-9
Артикул: 166696.02.99
Доступ онлайн
В корзину
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 означает, что преобразование, выполняемое сетью, определяется значениями весовых коэффициентов и топологией межнейронных соединений. Вместо программирования в традиционных вычислительных системах здесь используется обучение сети, которое сводится к настройке весовых коэффициентов с целью оптимизации заданного критерия качества функционирования сети. Нейронные сети хорошо решают те задачи, которые с трудом поддаются алгоритмизации: распознавание образов, реализация ассоциативной памяти, комбинаторная оптимизация.В курсе лекций рассматриваются: основные модели искусственного нейрона и сетей, использующих искусственный нейрон в качестве своего элемента; варианты обучения сетей: обучение с учителем и самообучение (самоорганизация). Обученная сеть подвергается редукции (упрощению) с целью повышения эффективности ее реализации и функционирования. Нейронные сети могут быть реализованы как электронным (на основе СБИС), так и оптическим способами.
Тематика:
ББК:
УДК:
- 004: Информационные технологии. Вычислительная техника...
- 621: Общее машиностроение. Ядерная техника. Электротехника. Технология машиностроения в целом
ОКСО:
- ВО - Бакалавриат
- 02.03.02: Фундаментальная информатика и информационные технологии
- 09.03.01: Информатика и вычислительная техника
- 09.03.02: Информационные системы и технологии
- 09.03.03: Прикладная информатика
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
Доступ онлайн
В корзину