Нечеткие множества и нейронные сети

Яхъяева Г.Э.

увеличить>>

Цена:   360.00 руб ($14.44) Специальная цена:   240.00 руб ($9.63) что это? Обычно отгружается в течение 48 часов

Издательство: Интернет-университет информационных технологий - ИНТУИТ.ру Серия: Основы информационных технологий Год выпуска: 2006 Объем: 320 стр. Формат: 60x90/16 Переплет: твердый ISBN: 5-9556-0049-3

Желаете купить? Нажмите

---

Лучше вместе

---

Комплект книг "Основы информационных технологий" (72 книги + DVD)
В комплект входят 72 книги и локальная версия INTUIT.ru, выпущенные Интернет-университетом информационных технологий. Благодаря финансовой поддержке издательства "Открытые системы", комплект отпускается по РЕКОРДНО низкой цене и БЕЗ оплаты стоимости доставки.
Учебники рекомендованы для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальностям в области информационных технологий.

Цена со скидкой:   21 951.00 руб ($880.52) Доставка по России бесплатно

---

Людей всегда интересовало их собственное мышление. Это самовопрошение, думанье мозга о себе самом является, возможно, отличительной чертой человека. Нейробиологи и нейроанатомы достигли в этой области значительного прогресса. Усердно изучая структуру и функции нервной системы человека, они многое поняли в «электропроводке» мозга, но мало узнали о его функционировании. В процессе накопления ими знаний выяснилось, что мозг имеет ошеломляющую сложность. Сотни миллиардов нейронов, каждый из которых соединен с сотнями или тысячами других, образуют систему, далеко превосходящую наши самые смелые мечты о суперкомпьютерах. На сегодняшний день существуют две взаимно обогащающие друг друга цели нейронного моделирования: первая – понять функционирование нервной системы человека на уровне физиологии и психологии и вторая – создать вычислительные системы (искусственные нейронные сети), выполняющие функции, сходные с функциями мозга. Именно эта последняя цель и находится в центре внимания данного курса. В лекциях курса рассматриваются такие классические нейроно-сетевые парадигмы как персептроны, сети Холфилда и Хэмминга, сети встречного распространения, двунаправленная ассоциативная память, теория адаптивного резонанса, когнетроны и неокогнитроны. Для каждой рассматриваемой сети дается описание ее архитектуры, алгоритмов обучения, анализируются проблемы емкости и устойчивости сети.
Рекомендовано для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальностям в области информационных технологий.

---