ВУЗ:
Составители:
3
Содержание
Введение 4
§ 1. Биологический нейрон и его математическая модель 6
§ 2. Нейросети 9
2.1. Классификация и свойства нейросетей 9
2.2. Теорема Колмогорова 11
§ 3. Персептрон 12
§ 4. Сеть обратного распространения 18
§ 5. Сеть встречного распространения 23
5.1. Сеть Кохонена . Классификация образов 23
5.2. Нейроны Гроссберга . Выходные и входные звезды 25
5.3. Двухслойная сеть встречного распространения 26
§ 6. Стохастические сети 29
6.1. Обучение Больцмана 30
6.2. Обучение Коши 31
§ 7. Сети с обратными связями 33
7.1. Сеть Хопфилда 33
7.2. Сеть Хэмминга 38
7.3. Сеть ДАП (двунаправленная ассоциативная память) 39
§ 8. Сеть АРТ (адаптивная резонансная теория) 42
ПРИЛОЖЕНИЕ 44
Программная реализация персептрона 44
Программная реализация сети Хэмминга 48
3
Содержание
Введение 4
§ 1. Биологический нейрон и его математическая модель 6
§ 2. Нейросети 9
2.1. Классификация и свойства нейросетей 9
2.2. Теорема Колмогорова 11
§ 3. Персептрон 12
§ 4. Сеть обратного распространения 18
§ 5. Сеть встречного распространения 23
5.1. Сеть Кохонена. Классификация образов 23
5.2. Нейроны Гроссберга. Выходные и входные звезды 25
5.3. Двухслойная сеть встречного распространения 26
§ 6. Стохастические сети 29
6.1. Обучение Больцмана 30
6.2. Обучение Коши 31
§ 7. Сети с обратными связями 33
7.1. Сеть Хопфилда 33
7.2. Сеть Хэмминга 38
7.3. Сеть ДАП (двунаправленная ассоциативная память) 39
§ 8. Сеть АРТ (адаптивная резонансная теория) 42
ПРИЛОЖЕНИЕ 44
Программная реализация персептрона 44
Программная реализация сети Хэмминга 48
