Пропуск в контексте

Нейрокомпьютерные системы учебное пособие

В учебном пособии излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей. Искусственные нейронные сети реализуют одну из пара...

Полное описание

Сохранить в:
Библиографические подробности
Главный автор: Тарков, М. С. (070)
Формат: Книга
Темы:
Online-ссылка:Перейти к просмотру издания
Метки: Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
LEADER 03405nam0a2200409 4500
001 RU/IPR SMART/142276
856 4 |u https://www.iprbookshop.ru/142276.html  |z Перейти к просмотру издания 
801 1 |a RU  |b IPR SMART  |c 20250903  |g RCR 
010 |a 978-5-4497-3308-5 
205 |a Нейрокомпьютерные системы  |b 2026-07-28 
333 |a Гарантированный срок размещения в ЭБС до 28.07.2026 (автопролонгация) 
100 |a 20250903d2024 k y0rusy01020304ca 
105 |a y j 000zy 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
200 1 |a Нейрокомпьютерные системы  |e учебное пособие  |f М. С. Тарков 
700 1 |a Тарков,   |b М. С.  |4 070 
330 |a В учебном пособии излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей. Искусственные нейронные сети реализуют одну из парадигм искусственного интеллекта, а именно, коннекционистскую. Это означает, что преобразование, выполняемое сетью, определяется значениями весовых коэффициентов и топологией межнейронных соединений. Вместо программирования в традиционных вычислительных системах здесь используется обучение сети, которое сводится к настройке весовых коэффициентов с целью оптимизации заданного критерия качества функционирования сети. Нейронные сети хорошо решают те задачи, которые с трудом поддаются алгоритмизации: распознавание образов, реализация ассоциативной памяти, комбинаторная оптимизация. 
210 |a Москва  |c Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа  |d 2024 
610 1 |a нейрокомпьютерная система 
610 1 |a нейронная сеть 
610 1 |a искусственный интеллект 
610 1 |a простой персептрон 
610 1 |a нейрон МакКаллока-Питса 
610 1 |a сигмоидальный нейрон 
610 1 |a паде-нейрон 
610 1 |a нейрон Хебба 
610 1 |a нейрокомпьютер 
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 170 с.