Введение в нейронные сети учебное пособие
Главной целью данного учебного пособия является демонстрация и внедрение универсального подхода, способного вывести проблему нейронных сетей с уровня частного применения на уровень массового использования практически во всех областях знаний, где требуется логически обосновать принимаемое решение. Ут...
Сохранить в:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Формат: | Книга |
| Темы: | |
| Online-ссылка: | Перейти к просмотру издания |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| LEADER | 04041nam0a2200409 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU/IPR SMART/133929 | ||
| 856 | 4 | |u https://www.iprbookshop.ru/133929.html |z Перейти к просмотру издания | |
| 801 | 1 | |a RU |b IPR SMART |c 20250903 |g RCR | |
| 010 | |a 978-5-4497-2381-9 | ||
| 205 | |a Введение в нейронные сети |b 2025-10-30 | ||
| 333 | |a Лицензия до 30.10.2025 | ||
| 100 | |a 20250903d2024 k y0rusy01020304ca | ||
| 105 | |a y j 000zy | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Введение в нейронные сети |e учебное пособие |f А. Б. Барский | |
| 700 | 1 | |a Барский, |b А. Б. |4 070 | |
| 330 | |a Главной целью данного учебного пособия является демонстрация и внедрение универсального подхода, способного вывести проблему нейронных сетей с уровня частного применения на уровень массового использования практически во всех областях знаний, где требуется логически обосновать принимаемое решение. Утверждается, что самый простой подход к построению нейронных сетей на основе реализуемой нейроном «нечеткой» логики (логических нейронных сетей), продиктован практикой ясного мышления человека. Этот подход приводит к построению всего лишь однослойных нейронных сетей с простейшей функцией активации нейрона, при необходимости дополненных обратными связями. На основе положений математической логики событий исследуются нейронные сети, имитирующие механизмы работы мозга. Эти механизмы реализуют операции вывода по «нечеткой» логике в составе систем искусственного интеллекта — распознавания, управления и принятия решений — во всех областях человеческой деятельности. Рассмотрение многих примеров демонстрирует простейший подход к построению и развитию обученных нейронных сетей «под задачу», а также трассировку — обучение при заданной структуре сети. Предназначено для всех, кто интересуется вопросами нейронных сетей, нечеткой логики и нейросетевых технологий. | ||
| 210 | |a Москва |c Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа |d 2024 | ||
| 610 | 1 | |a нейронная сеть | |
| 610 | 1 | |a математическая логика | |
| 610 | 1 | |a логическая сеть | |
| 610 | 1 | |a нейросетевая модель | |
| 610 | 1 | |a логическое программирование | |
| 610 | 1 | |a язык ПРОЛОГ | |
| 610 | 1 | |a трехмерное моделирование | |
| 610 | 1 | |a нейросетевая технология | |
| 610 | 1 | |a распознавание | |
| 675 | |a 004 | ||
| 686 | |a 32.81 |2 rubbk | ||
| 300 | |a Книга находится в премиум-версии IPR SMART. | ||
| 106 | |a s | ||
| 230 | |a Электрон. дан. (1 файл) | ||
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 503 | 0 | |a Доступна эл. версия. IPR SMART | |
| 215 | |a 357 с. | ||