Практика нейросетевого моделирования (Л. В. Хливненко); Издательство ЛАНЬ, 2024

В книге рассмотрены теоретические основы моделирования искусственных нейронных сетей различной архитектуры. Приведены алгоритмы обучения однослойных и многослойных сетей прямого распространения, самоорганизующихся и рекуррентных сетей. Рассмотрено моделирование многоагентных систем на основе эволюционирующих нейронных сетей. Приводятся оригинальные методики визуализации внутреннего состояния обученной нейронной сети и решения задач классификации, категоризации, прогнозирования, восстановления зашумленной информации. Даны методологические основы проектирования нейросетевых модулей решения задач в виде компьютерных приложений. Приведены описания структур, интерфейсов и компьютерные коды основных блоков нейросетевых приложений. Описаны методы комбинирования градиентных и стохастических алгоритмов обучения для повышения эффективности решения практических задач. Приводятся оригинальные методики решения задач распознавания образов, прогнозирования курсов валют, задач медицинской диагностики. Рассмотрены методы и способы оценки эффективности разработанных нейросетевых моделей. Издание может быть использовано в курсах «Проектирование интеллектуальных систем», «Компьютерные технологии в медико-биологической практике», «Автоматизация обработки медицинской ин-формации», «Управление в биотехнических системах». Может быть, по-лезно также для научных работников, специализирующихся в области разработки автоматизированных систем искусственного интеллекта и когнитивного моделирования процессов принятия решений.

Развернуть фото

Смотри также о книге.

Основные характеристики товара

Параметр	Значение
ISBN	978-5-507-47590-2
Автор(ы)	Л. В. Хливненко
Год издания	2024
Издатель	Издательство ЛАНЬ
Серия	Высшее образование (Лань)