Нейрокомпьютерные системы. Учебное пособие

Об издании

В учебном пособии излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей. Искусственные нейронные сети реализуют одну из парадигм искусственного интеллекта, а именно, коннекционистскую. Это означает, что преобразование, выполняемое сетью, определяется значениями весовых коэффициентов и топологией межнейронных соединений. Вместо программирования в традиционных вычислительных системах здесь используется обучение сети, которое сводится к настройке весовых коэффициентов с целью оптимизации заданного критерия качества функционирования сети. Нейронные сети хорошо решают те задачи, которые с трудом поддаются алгоритмизации: распознавание образов, реализация ассоциативной памяти, комбинаторная оптимизация.

Библиографическая запись

Тарков, М. С. Нейрокомпьютерные системы : учебное пособие / М. С. Тарков. — 4-е изд. — Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2024. — 170 c. — ISBN 978-5-4497-3308-5. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/142276.html (дата обращения: 12.08.2024). — Режим доступа: для авторизир. пользователей