Практикум по нейропакетам. (Бакалавриат). Монография (Александр Аполлонович Кириченко), 2023

В настоящее время усиливается интерес к использованию искусственных нейронных сетей при получении новых знаний. Теория познания считает для этого типовой такую последовательность действий: созерцание - накопление - кластеризация - классификация - узнавание - предсказание - прогнозирование. Для решения этих задач существуют специальные программные средства. При изучении дисциплины «Нейросетевые технологии» один из ее разделов называется «Нейропакеты», которые являются программными средствами для проведения нейросетевых исследований. Наибольшее распространение в нейропакетах получили программные реализации таких нейросетей, как перцептроны и сети Кохонена. С каждым годом появляются новые программные реализации нейросетей - сети RBF, Хопфилда, Хэмминга, сверточные, рекуррентные, рекурсивные. Изменяются и методы использования нейросетей: глубокое обучение, свертка, преобразование накапливаемых при обучении нейросетей знаний в правила продукций. Меняются и цели, с которыми проводятся нейросетевые исследования: смысловой поиск информации, анализ тематической структуры текстов, рисунков, музыкальных произведений и т.д. В этой книге речь пойдет только о трех некоммерческих программных средствах, два из которых относятся к группе нейропакетов. Раньше считалось, что основной и единственной особенностью нейросетей является «обучение на примерах». Для знакомства с этой особенностью служит приводимая студенческая нейросеть. Нейропакет Deductor Academic дает возможность увидеть в работе перцептроны и сети Кохонена. Пакет MemBrain расширяет возможности нейропакетов и позволяет решать задачи на основе не только перцептронов и сетей Кохонена, но и использования рекуррентных и рекурсивных искусственных нейронных сетей. Книга предназначена для студентов и полезна всем специалистам, выполняющим нейросетевые исследования. Ключевые слова: нейросетевые исследования, автоматическая классификация, распознавание образов, кластеризация, перцептрон, рекуррентная нейросеть, рекурсия.

Развернуть фото

Смотри также о книге.

Основные характеристики товара

Параметр	Значение
ISBN	978-5-466-02386-2
Автор(ы)	Александр Аполлонович Кириченко
Год издания	2023