Нейрокомпьютерная техника: теория и практика

Скачать в pdf «Нейрокомпьютерная техника: теория и практика»




Ф. Уоссермен

Нейрокомпьютерная техника:

Теория и практика


В книге американского автора в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описаны структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей.


Для специалистов в области вычислительной техники, а также студентов соответствующих специальностей вузов.


Перевод на русский язык, Ю. А. Зуев, В. А. Точенов, 1992.

ОГЛАВЛЕНИЕ


ПРЕДИСЛОВИЕ……………………………………………………………………………………………………………..4


БЛАГОДАРНОСТИ……………………………………………………………………………………………………….4


ВВЕДЕНИЕ……………………………………………………………………………………………………………………..5


ПОЧЕМУ ИМЕННО ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ?………………………………………5


СВОЙСТВА ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ…………………………………………………5


ИСТОРИЧЕСКИЙ АСПЕКТ…………………………………………………………………………………………..7


ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ СЕГОДНЯ…………………………………………………….10


ПЕРСПЕКТИВЫ НА БУДУЩЕЕ…………………………………………………………………………………..11


ВЫВОДЫ…………………………………………………………………………………………………………………..12


ГЛАВА 1. ОСНОВЫ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ…………………………………14


БИОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОТОТИП………………………………………………………………………………….14


ИСКУССТВЕННЫЙ НЕЙРОН……………………………………………………………………………………..16


ОДНОСЛОЙНЫЕ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ………………………………………………19


МНОГОСЛОЙНЫЕ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ……………………………………….20


ТЕРМИНОЛОГИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СХЕМАТИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ


ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ………………………………………………………………….22


ПРОЛОГ…………………………………………………………………………………………………………………….25


ГЛАВА 2. ПЕРСЕПТРОНЫ……………………………………………………………………………………………26


ПЕРСЕПТРОНЫ И ЗАРОЖДЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ………………26


ПЕРСЕПТРОННАЯ ПРЕДСТАВЛЯЕМОСТЬ…………………………………………………………………28


ОБУЧЕНИЕ ПЕРСЕПТРОНА……………………………………………………………………………………….36


АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ ПЕРСЕПТРОНА……………………………………………………………………37


ГЛАВА 3. ПРОЦЕДУРА ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ………………………………………41


ВВЕДЕНИЕ В ПРОЦЕДУРУ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ………………………………….41


ОБУЧАЮЩИЙ АЛГОРИТМ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ…………………………………42


Обзор обучения…………………………………………………………………………………………………………..44


ДАЛЬНЕЙШИЕ АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ РАЗРАБОТКИ………………………………………………….51


ПРИМЕНЕНИЯ…………………………………………………………………………………………………………..52


ПРЕДОСТЕРЕЖЕНИЕ…………………………………………………………………………………………………52


ГЛАВА 4. СЕТИ ВСТРЕЧНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ………………………………………………..55


ВВЕДЕНИЕ В СЕТИ ВСТРЕЧНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ……………………………………………55


СТРУКТУРА СЕТИ……………………………………………………………………………………………………..55


НОРМАЛЬНОЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ…………………………………………………………………….56


ОБУЧЕНИЕ СЛОЯ КОХОНЕНА…………………………………………………………………………………..58


ОБУЧЕНИЕ СЛОЯ ГРОССБЕРГА…………………………………………………………………………………64


СЕТЬ ВСТРЕЧНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ПОЛНОСТЬЮ…………………………………………..64


ПРИЛОЖЕНИЕ: СЖАТИЕ ДАННЫХ……………………………………………………………………………66


ОБСУЖДЕНИЕ…………………………………………………………………………………………………………..67


ГЛАВА 5. СТОХАСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ……………………………………………………………………68


ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОБУЧЕНИЯ………………………………………………………………………………….68


ПРИЛОЖЕНИЯ К ОБЩИМ НЕЛИНЕЙНЫМ ЗАДАЧАМ ОПТИМИЗАЦИИ…………………….75


ОБРАТНОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ И ОБУЧЕНИЕ КОШИ……………………………………………..76


ГЛАВА 6. СЕТИ ХОПФИЛДА………………………………………………………………………………………..81


КОНФИГУРАЦИИ СЕТЕЙ С ОБРАТНЫМИ СВЯЗЯМИ…………………………………………………82


ПРИЛОЖЕНИЯ…………………………………………………………………………………………………………..90


ОБСУЖДЕНИЕ…………………………………………………………………………………………………………..95


ВЫВОДЫ…………………………………………………………………………………………………………………..97

Скачать в pdf «Нейрокомпьютерная техника: теория и практика»