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.
Аннотация к работе
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.