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 Глава 7. Двунаправленная ассоциативная память................................................... 98 СТРУКТУРА ДАП...........................................................................................................................................

99 ВОССТАНОВЛЕНИЕ ЗАПОМНЕННЫХ АССОЦИАЦИЙ................................................................ 100 КОДИРОВАНИЕ АССОЦИАЦИЙ............................................................................................................. 102 ЕМКОСТЬ ПАМЯТИ................................................................................................................................... 102 НЕПРЕРЫВНАЯ ДАП.................................................................................................................................. 102 АДАПТИВНАЯ ДАП.................................................................................................................................... 102 КОНКУРИРУЮЩАЯ ДАП......................................................................................................................... 102 ЗАКЛЮЧЕНИЕ.............................................................................................................................................. 102 Глава 8. Адаптивная резонансная теория......................................................................... 102 АРХИТЕКТУРА APT.................................................................................................................................... 102 РЕАЛИЗАЦИЯ APT....................................................................................................................................... 102 ПРИМЕР ОБУЧЕНИЯ СЕТИ APT............................................................................................................. 102 ХАРАКТЕРИСТИКИ APT........................................................................................................................... 102 ЗАКЛЮЧЕНИЕ.............................................................................................................................................. 102 Глава 9. Оптические нейронные сети.................................................................................. 102 ВЕКТОРНО-МАТРИЧНЫЕ УМНОЖИТЕЛИ........................................................................................

102 ГОЛОГРАФИЧЕСКИЕ КОРРЕЛЯТОРЫ................................................................................................. 102 ЗАКЛЮЧЕНИЕ.............................................................................................................................................. 102 Глава 10. Когнитрон и неокогнитрон.................................................................................... 102 КОГНИТРОН.................................................................................................................................................. 102 НЕОКОГНИТРОН......................................................................................................................................... 102 ЗАКЛЮЧЕНИЕ.............................................................................................................................................. 102 Приложение А. Биологические нейронные сети...................................................... 102 ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ: БИОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 102 ОРГАНИЗАЦИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО МОЗГА...................................................................................... 102 КОМПЬЮТЕРЫ И ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ МОЗГ........................................................................................ 102 Приложение Б. Алгоритмы обучения.................................................................................. 102 ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ И БЕЗ УЧИТЕЛЯ....................................................................................... 102 МЕТОД ОБУЧЕНИЯ ХЭББА..................................................................................................................... 102 ВХОДНЫЕ И ВЫХОДНЫЕ ЗВЕЗДЫ...................................................................................................... 102 ОБУЧЕНИЕ ПЕРСЕПТРОНА..................................................................................................................... 102 МЕТОД ОБУЧЕНИЯ УИДРОУ-ХОФФА................................................................................................. 102 МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ОБУЧЕНИЯ..................................................................................... 102 САМООРГАНИЗАЦИЯ............................................................................................................................... 102

| >>

↑

Источник: Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. 1992

Еще по теме ОГЛАВЛЕНИЕ:

- Автоматизация - Гидрология - Документоведение, делопроизводство - Информационные системы - Коммуникации - Криптография - Машиностроение - Метрология - Механика - Микроэлектроника - Нефтегазовое дело - Пищевая промышленность - Приборостроение - Программирование - Системный анализ, управление и обработка информации - Строительство - Технология и оборудование механической и физико-технической обработки - Электрическая энергия - Энергетика -

- Архитектура и строительство - Безопасность жизнедеятельности - Библиотечное дело - Бизнес - Биология - Военные дисциплины - География - Геология - Демография - Диссертации России - Естествознание - Журналистика и СМИ - Информатика, вычислительная техника и управление - Искусствоведение - История - Культурология - Литература - Маркетинг - Математика - Медицина - Менеджмент - Педагогика - Политология - Право России - Право України - Промышленность - Психология - Реклама - Религиоведение - Социология - Страхование - Технические науки - Учебный процесс - Физика - Философия - Финансы - Химия - Художественные науки - Экология - Экономика - Энергетика - Юриспруденция - Языкознание -