Меню сайта

Главная страница
Информация о сайте
Каталог статей
Блог
Форум
Гостевая книга
Обратная связь
Каталог файлов
1. Общие положения
1.1. Определение
1.2 Параллели из био...
1.2 Параллели из био...
1.3.1 ИСТОРИЧЕСКИЙ А...
1.3.2 Исторический а...
1.4 Искусственные не...
2. ПЕРЦЕПТРОН
2.1 ПЕРЦЕПТРОН-общие...
2.2 Появление перцеп...
2.3. Определения Роз...
2.4. Определения, д...
2.5. Элементарный пе...
2.6. Алгоритмы обучения
2.6.1. Дельта-правил...
2.7. Возможности пер...
2.8. Традиционные за...
2.9. Функциональные...
2.7. Возможности пер...
2.8. Традиционные за...
2.9. Функциональные...
2.10. Ограничения Ми...
2.11. Ограничения, ...
2.12. Эффективность ...
3. Искусственный нейрон
3.1. Базовый принцип
3.2. Активационные ф...
4. Модели нейронов
4.1. Перцептрон
4.2. Сигмоидальный ...
5. Виды нейронных се...
6. Обучение нейронно...
7. Методы глобальной...
8. Методы инициализа...
9. Однонаправленные ...
10. Процедура обратн...
11. Работа c процеду...
11. Работа c процеду...
12. Радиальные нейр...
12. Радиальные нейр...
13. Стохастические ...
14. Рекуррентные сети
15. Обобщения модели...
13. Стохастические ...
14. Рекуррентные сети
15 Обобщения модели ...
16. Двунаправленная ...
17. Рекуррентные сет...
18. Самообучение (са...
19. Сеть Кохонена
20. Адаптивная резон...
21. Когнитрон
22.Неокогнитрон
4.4. Паде - нейрон
4.5. Нейрон с квадра...
4.6. Сигма-Пи нейроны
4.6. Сигма-Пи нейроны
4.7. Модель нейрона ...
4.8. Стохастическая ...
4.9. Кубические мод...
4.10. Радиальный нейрон
4.9.1. Запись актива...
4.9.2. Обучение куби...
4.9.2. Обучение куби...
4.11. Нейроны типа WTA
4.11. Нейроны типа WTA
5_1 Функционирование...
5.2. Настройка нейро...
5.3. Константа Липши...
5.3. Константа Липши...
6.1. Градиентные мет...
6.1.1. Выбор длины ш...
6.2. Обучение с учит...
6.2. Обучение с учит...
6.2.1. Обучение по д...
6.2.1. Обучение по д...
6.2. Обучение с учит...
6.2. Обучение с учит...
6.2. Обучение с учит...
6_3 Обучение без учи...
6_4 Методики обучени...
6_4 Методики обучени...
6.4.1. Иные алгоритм...
6.5. Входные и выход...
6_5_1 Обучение входн...
6_6 Обучение методом...
6_7 Метод обучения У...
6_8 Метод статистиче...
6_8 Метод статистиче...
6.9. Самоорганизация
7.1. Алгоритмы имита...
7.2. Генетические ал...
6.3. Обучение без уч...
6.4. Методики обучен...
6.4.1. Иные алгоритм...
6.5. Входные и выход...
6.5.1. Обучение вход...
6.6. Обучение методо...
6.6. Обучение методо...
6.7. Метод обучения ...
6.8. Метод статистич...
6.9. Самоорганизация
7.3.Метод виртуальны...
7.4. Четыре типа уст...
9.1. Как работает мн...
9.2. Возможности обо...
9.2. Возможности обо...
9_3 Подходы к обучен...
10_1 Используемые мо...
10_2 Обучающий алгор...
10_2_1 Проход вперед
10_2_2 Обратный прох...
10_2_3 Подстройка ве...
10_2_4 Добавление не...
10_2_5 Импульс
10_3 Трудности, связ...
11_1 Переобучение
11_2 Отбор данных
12.1. Математические...
12.2. Радиальная ней...
13_1 Имитация отжига
13_2 Больцмановское ...
13_3 Обучение Коши
13_3_1 Обратное расп...
13_3_1 Обратное расп...
13_3_2 Трудности с а...
13_4 Метод искусстве...
13_5 Преодоление сет...
13_6 Экспериментальн...
13_6 Экспериментальн...
13_6 Экспериментальн...
14_1 Математические ...
14_1 Математические ...
14_1 Математические ...
14_2 Бинарные системы
14_3 Сеть Хопфилда
14_3_1 Математически...
14_3_1 Емкость сети ...
14_3_2 Распознавание...
14_3_3 Обучение сети...
14_3_2_1 Математичес...
14_3_2_2 Пример 1- Р...
14_3_2_3 Пример 2- С...
14_3_2_4 Пример 3- И...
14_3_3 Обучение сети...
14_3_4 Обучение сети...
14_3_5 Непрерывные с...
14_3_6 Устойчивость
14.4. Сеть Хэмминга
14.4. Сеть Хэмминга
15.1. Матрица Хебба ...
15_2 Отказ от симмет...
15_3 Алгоритмы разоб...
15_4 Сети Хопфилда и...
15_5 Статистические ...
15_6 Обучение обобще...
16_1 Ассоциативная п...
16_2 Работа ДАП
16_3 Кодировка ассоц...
16_4 Емкость памяти
16_5 Непрерывная ДАП
16_6 Адаптивная ДАП
16_7 Конкурирующая ДАП
17.1. Перцептронная ...
17_1 Перцептронная с...
13_2 Рекуррентная се...
17_3 Сеть RTRN
17_2 Рекуррентная се...
17_3 Сеть RTRN
17_4 Задача прогноза...
17_5 Обучение многос...
17_5 Обучение многос...
18_1 Алгоритм обучен...
18_2 Классификация б...
18_3 Метод динамичес...
18_4 Алгоритмы обуче...
13_5 Алгоритм Кохонена
13_5 Алгоритм Кохонена
18_5 Алгоритм Кохонена
18_5 Алгоритм Кохонена
18_6 Применение сете...
19_1 Основной принци...
19_2 Последовательно...
19_3 Сеть с одномерн...
19_4 Сходимость алго...
19_5 Примеры самоорг...
20_1 Стабильность –...
20_1_1 Из квантовой ...
20_2 Принцип адаптив...
20_2_1 Критические ч...
20_3 Модели теории а...
20_4 Архитектура и р...
20_5 Упрощенная архи...
20_4_1 Слои сравнени...
20_4_1 Слои сравнени...
20_4_2 Элементы упра...
20_4_1 Слои сравнени...
20_6 Функционировани...
20_6_1 Фаза распозна...
20_6_.2 Фаза сравнения.
20_6_3 Фаза поиска
20_6_3 Фаза поиска
20_6_4 Проблема прои...
20_4_2 Элементы упра...
20_6_2 Фаза сравнения
20_6_2 Фаза сравнения
21_1 Когнитрон как м...
21_1 Когнитрон как м...
21.2. Обучение когни...
21_3 Результаты моде...
22.1. Неокогнитрон-с...
22.1. Неокогнитрон-с...
22_2 Неокогнитрон-о...
22_3 Неокогнион-вычи...
22_4 Неокогнитрон-об...
22_4_1 Обучение без ...
22_4_1 Обучение без ...
22_4_2 Обучение с уч...
22_5 Неокогнитрон-за...
0_1 soderjanie_kursa
0_1 soderjanie_kursa
1.3. ИСТОРИЧЕСКИЙ АС...
1.3. ИСТОРИЧЕСКИЙ АС...
3_1_1 Начало
1_3_2 Развитие
1_4 Искусственные не...
1_3_1 Начало
1_3_2 Развитие
1_4 Искусственные не...
1_4 Искусственные не...
13.1. Имитация отжига
13_2 Больцмановское ...
13_2 Больцмановское ...
Polnyj_kurs
подписная1
zahvat1
подписка1
подиска1
neuronets
password

Категории раздела

Мои статьи [1]

Общие положения [0]

Определение, параллели из биологии, подробности из физиологии, исторический аспект.

Наш опрос

Статистика

Онлайн всего: 1

Гостей: 1

Пользователей: 0

Каталог статей

Главная » Статьи » Общие положения

В категории материалов: 0

Не найдено материалов, доступных для просмотра

Вход на сайт

Поиск

Друзья сайта

Мой сайт

Каталог статей