Е.Е. Федоров. Искусственные нейронные сети

В монографии рассматриваются: история искусственных нейронных сетей (ИНС), классификация ИНС (по модульности, связности, обучению, решаемым задачам, наличию скрытых слоев, временных задержек и обратных связей) с примерами, технология настройки ИНС (алгоритмы выбора информативных факторов и понижения размерности данных, способы нормирования информативных факторов, функции активации искусственных нейронов и их особенности. Оценки мощности обучающего множества, правила обучения весовых коэффициентов ИНС, условия завершения обучения), приводятся статические ИНС без ассоциативной памяти (MLP, RBFNN, GRNN, PNN, SVM и др.), статические ИНС с ассоциативной памятью (SOM, LVQNN, CPNN и др.), нерекуррентные динамические ИНС (NARNN, NARMANN, TDNN и др.), рекуррентные ИНС без ассоциативной памяти (ENN, RMLP и др.), рекуррентные ИНС с ассоциативной памятью (HNN и др.) и их сравнительная характеристика.

Издательство: ДонНТУ
Год: 2016
Формат: pdf
Страниц: 338
Язык: русский

 

Скачать книгу (13 МБ):