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