Анализ сущности нейронных сетей, их особенности способности к обучению (настройки архитектуры и синаптических связей). Перспективы развития применения и использования искусственных нейронных сетей. Основные достоинства нейронных сетей перед традиционными.
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Московский государственный технический университет им.
Список литературы
1. Джеффри Е. Хинтон. Как обучаются нейронные сети. // В мире науки - 2012. - № 11 - С. 103-107.
2. Лазарев В. М., Свиридов А. П. Нейросети и нейрокомпьютеры. Монография. - М.: Академия, 2011. - 131 с.
3. Нейроматематика / Под ред. Галушкина А. И. - М.: ИПРЖР, 2013. - 307 с.
4. Нечаев В. В., Свиридов А. П., Слесарев Д. А., Симонов В. Л. Слесарева Н. А., Алкадарский С. А. и др. Нечеткие и нейро-нечеткие системы. Учебное пособие и лабораторный практикум на основе Fuzzy Logic Toolbox. Научный редактор - проф. Свиридов А. П. -М.: МИРЭА, 2010. - 111 с.
5. Садовой А. В., Сотник С. Л. Алгоритмы обучения нейронных сетей будущего. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.alicetele.com/~sergei/articles/algo/algo.htm.
6. Хайкин Саймон. Нейронные сети: Полный курс: Пер. с англ. / С. Хайкин. - М.: Вильямс, 2008. - 1103 с.
Размещено на .ru
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
