Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634794)
Контекстум
.

Нейронные сети (190,00 руб.)

0   0
Первый авторГорожанина Е. И.
АвторыПоволж. гос. ун-т телекоммуникаций и информатики
ИздательствоИзд-во ПГУТИ
Страниц84
ID641652
АннотацияУчебное пособие имеет целью ознакомить учащихся с компонентами интеллектуальных систем, а именно искусственные нейронные сети. Предусмотрено рассмотрение принципов построения интеллектуальных информационных систем и их «настройке». Затрагивается вопрос применения инструментальных средств поддержки проектирования и построения нейросетей.
Кому рекомендованоУчебное пособие подготовлено на кафедре «Экономические и информационные системы» ФГБОУ ВО ПГУТИ, предназначено для студентов всех форм обучения специальности 09.04.03 (Прикладная информатика). Может быть полезно преподавателям смежных дисциплин.
УДК004.89
ББК32.813
Горожанина, Е.И. Нейронные сети : учеб. пособие / Поволж. гос. ун-т телекоммуникаций и информатики; Е.И. Горожанина .— Самара : Изд-во ПГУТИ, 2017 .— 84 с. — URL: https://rucont.ru/efd/641652 (дата обращения: 25.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

Нейронные_сети_учебное_пособие.pdf
УДК 004.89 ББК 30 Г702 Рекомендовано к изданию методическим советом, протокол №62 от 20.04.2017 Рецензент доцент кафедры «Экономические и информационные системы» ПГУТИ, к.т.н. Халимов Р.Р. Горожанина, Е.И. Г Нейронные сети. Учебное пособие. [Текст] / Е.И. Горожанина. – Самара. ФГБОУ ВО ПГУТИ, 2017. – 84 с. Учебное пособие имеет целью ознакомить учащихся с компонентами интеллектуальных систем, а именно искусственные нейронные сети. Предусмотрено рассмотрение принципов построения интеллектуальных информационных систем и их «настройке». Затрагивается вопрос применения инструментальных средств поддержки проектирования и построения нейросетей. Учебное пособие подготовлено на кафедре "Экономические и информационные системы" ФГБОУ ВО ПГУТИ, предназначены для студентов всех форм обучения специальности 09.04.03 (Прикладная информатика). Могут быть полезны преподавателям смежных дисциплин. © Горожанина Е.И., 2017. 2
Стр.2
Содержание Список сокращений и обозначений ....................................... 5 Раздел 1 Основы теории нейронных сетей ............................ 8 1.1 Биологические нейронные сети .................................... 9 1.2 Хронология развития искусственных нейронных сетей .................................................................................... 10 1.3 Структурная схема модели искусственного нейрона ................................................................................ 12 1.4 Классификация нейронных сетей ............................... 15 Выводы по теме .................................................................. 18 Вопросы для самоконтроля ............................................... 18 Раздел 2 Многослойные нейронные сети прямого распространения. Сеть Кохонена ......................................... 19 2.1 Многослойные нейронные сети прямого распространения ................................................................. 19 2.2 Сеть Кохонена ............................................................. 22 Выводы по теме .................................................................. 25 Вопросы для самоконтроля ............................................... 25 Раздел 3 Обучение нейронной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки ...................................................... 26 3.1 Теоретические вопросы ............................................... 26 3.2 Пример применения алгоритма .................................. 28 3.3 Реализация алгоритма в MS Excel .............................. 30 Выводы по теме .................................................................. 38 Вопросы для самоконтроля ............................................... 38 3
Стр.3
Раздел 4 Построение нейронной сети в Deductor Studio ... 39 Выводы по теме .................................................................. 61 Вопросы для самоконтроля ............................................... 61 Раздел 5 Основы теории нейронных сетей. Рекуррентные нейронные сети ...................................................................... 62 5.1 Сеть Хопфилда ............................................................ 62 5.2 Сеть Хемминга ............................................................ 66 Выводы по теме .................................................................. 68 Вопросы для самоконтроля ............................................... 68 Раздел 6 Гибридные интеллектуальные системы ............... 69 6.1 Классификация гибридных систем ........................... 69 6.2 Программные средства реализации ГИИС ............... 74 Выводы по теме ................................................................. 75 Вопросы для самоконтроля ............................................... 75 Раздел 7 Применение нейронных сетей ............................... 76 Выводы по теме ................................................................. 80 Вопросы для самоконтроля ............................................... 80 Глоссарий ................................................................................ 81 Список используемой литературы ....................................... 82 4
Стр.4

Облако ключевых слов *


* - вычисляется автоматически
.