>>

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие.................................................................................................................................................... 4 БЛАГОДАРНОСТИ...........................................................................................................................................

4 Введение.............................................................................................................................................................. 5 ПОЧЕМУ ИМЕННО ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ?....................................................... 5 СВОЙСТВА ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ..................................................................... 5 ИСТОРИЧЕСКИЙ АСПЕКТ............................................................................................................................ 7 ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ СЕГОДНЯ......................................................................... 10 ПЕРСПЕКТИВЫ НА БУДУЩЕЕ................................................................................................................. 11 ВЫВОДЫ........................................................................................................................................................... 12 Глава 1. Основы искусственных нейронных сетей................................................. 14 БИОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОТОТИП................................................................................................................. 14 ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН.................................................................................................................... 16 ОДНОСЛОЙНЫЕ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ................................................................. 19 МНОГОСЛОЙНЫЕ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ........................................................ 20 ТЕРМИНОЛОГИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СХЕМАТИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 22 ПРОЛОГ.............................................................................................................................................................
25 Глава 2. Персептроны............................................................................................................................. 26 ПЕРСЕПТРОНЫ И ЗАРОЖДЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ........................ 26 ПЕРСЕПТРОННАЯ ПРЕДСТАВЛЯЕМОСТЬ......................................................................................... 28 ОБУЧЕНИЕ ПЕРСЕПТРОНА....................................................................................................................... 36 АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ ПЕРСЕПТРОНА.............................................................................................. 37 Глава 3. Процедура обратного распространения......................................................... 41 ВВЕДЕНИЕ В ПРОЦЕДУРУ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ.................................................. 41 ОБУЧАЮЩИЙ АЛГОРИТМ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ.................................................. 42 Обзор обучения......................................................................................................................................... 44 ДАЛЬНЕЙШИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ РАЗРАБОТКИ....................................................................... 51 ПРИМЕНЕНИЯ................................................................................................................................................ 52 ПРЕДОСТЕРЕЖЕНИЕ................................................................................................................................... 52 Глава 4. Сети встречного распространения..................................................................... 55 ВВЕДЕНИЕ В СЕТИ ВСТРЕЧНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ............................................................. 55 СТРУКТУРА СЕТИ......................................................................................................................................... 55 НОРМАЛЬНОЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ...............................................................................................
56 ОБУЧЕНИЕ СЛОЯ КОХОНЕНА................................................................................................................. 58 ОБУЧЕНИЕ СЛОЯ ГРОССБЕРГА.............................................................................................................. 64 СЕТЬ ВСТРЕЧНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПОЛНОСТЬЮ............................................................. 64 ПРИЛОЖЕНИЕ: СЖАТИЕ ДАННЫХ....................................................................................................... 66 ОБСУЖДЕНИЕ................................................................................................................................................ 67 Глава 5. Стохастические методы.............................................................................................. 68 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОБУЧЕНИЯ................................................................................................................ 68 ПРИЛОЖЕНИЯ К ОБЩИМ НЕЛИНЕЙНЫМ ЗАДАЧАМ ОПТИМИЗАЦИИ................................. 75 ОБРАТНОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ И ОБУЧЕНИЕ КОШИ.................................................................. 76 Глава 6. Сети Хопфилда........................................................................................................................ 81 КОНФИГУРАЦИИ СЕТЕЙ С ОБРАТНЫМИ СВЯЗЯМИ..................................................................... 82 ПРИЛОЖЕНИЯ................................................................................................................................................ 90 ОБСУЖДЕНИЕ................................................................................................................................................ 95 ВЫВОДЫ........................................................................................................................................................... 97 Глава 7. Двунаправленная ассоциативная память................................................... 98 СТРУКТУРА ДАП...........................................................................................................................................
99 ВОССТАНОВЛЕНИЕ ЗАПОМНЕННЫХ АССОЦИАЦИЙ................................................................ 100 КОДИРОВАНИЕ АССОЦИАЦИЙ............................................................................................................. 102 ЕМКОСТЬ ПАМЯТИ................................................................................................................................... 102 НЕПРЕРЫВНАЯ ДАП.................................................................................................................................. 102 АДАПТИВНАЯ ДАП.................................................................................................................................... 102 КОНКУРИРУЮЩАЯ ДАП......................................................................................................................... 102 ЗАКЛЮЧЕНИЕ.............................................................................................................................................. 102 Глава 8. Адаптивная резонансная теория......................................................................... 102 АРХИТЕКТУРА APT.................................................................................................................................... 102 РЕАЛИЗАЦИЯ APT....................................................................................................................................... 102 ПРИМЕР ОБУЧЕНИЯ СЕТИ APT............................................................................................................. 102 ХАРАКТЕРИСТИКИ APT........................................................................................................................... 102 ЗАКЛЮЧЕНИЕ.............................................................................................................................................. 102 Глава 9. Оптические нейронные сети.................................................................................. 102 ВЕКТОРНО-МАТРИЧНЫЕ УМНОЖИТЕЛИ........................................................................................
102 ГОЛОГРАФИЧЕСКИЕ КОРРЕЛЯТОРЫ................................................................................................. 102 ЗАКЛЮЧЕНИЕ.............................................................................................................................................. 102 Глава 10. Когнитрон и неокогнитрон.................................................................................... 102 КОГНИТРОН.................................................................................................................................................. 102 НЕОКОГНИТРОН......................................................................................................................................... 102 ЗАКЛЮЧЕНИЕ.............................................................................................................................................. 102 Приложение А. Биологические нейронные сети...................................................... 102 ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ: БИОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 102 ОРГАНИЗАЦИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО МОЗГА...................................................................................... 102 КОМПЬЮТЕРЫ И ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ........................................................................................ 102 Приложение Б. Алгоритмы обучения.................................................................................. 102 ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ И БЕЗ УЧИТЕЛЯ....................................................................................... 102 МЕТОД ОБУЧЕНИЯ ХЭББА..................................................................................................................... 102 ВХОДНЫЕ И ВЫХОДНЫЕ ЗВЕЗДЫ...................................................................................................... 102 ОБУЧЕНИЕ ПЕРСЕПТРОНА..................................................................................................................... 102 МЕТОД ОБУЧЕНИЯ УИДРОУ-ХОФФА................................................................................................. 102 МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ОБУЧЕНИЯ..................................................................................... 102 САМООРГАНИЗАЦИЯ............................................................................................................................... 102
| >>
Источник: Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. 1992

Еще по теме ОГЛАВЛЕНИЕ:

  1. ОГЛАВЛЕНИЕ Предисловие 3 Тематический план 6 Программа 7 Тема 1.
  2. Оглавление
  3. ОГЛАВЛЕНИЕ
  4. 2.11 Организация информации: структура, оглавление и указатели2.11.1 Создание и форматирование оглавлений
  5. 2.11.2 Текущее оглавление
  6. Оглавление
  7. Оглавление
  8. Оглавление:
  9. ОГЛАВЛЕНИЕ
  10. ОГЛАВЛЕНИЕ
  11. Оглавление
  12. Оглавление
  13. ОГЛАВЛЕНИЕ
  14. ОГЛАВЛЕНИЕ
  15. Оглавление:
  16. ОГЛАВЛЕНИЕ
  17. ОГЛАВЛЕНИЕ