Web ИРБИС


	\| начало \| написать нам \| в избранное \| сделать стартовой \|

ДЛЯ РАБОТЫ С БАЗАМИ ОГРАНИЧЕННОГО ДОСТУПА ТРЕБУЕТСЯ АВТОРИЗАЦИЯ
ДАННАЯ ВЕРСИЯ СИСТЕМЫ НЕ ПОДДЕРЖИВАЕТСЯ!!! БАЗЫ НЕ ОБНОВЛЯЮТСЯ!!! ПОЛЬЗУЙТЕСЬ НОВОЙ ВЕРСИЕЙ ПОИСКОВОЙ СИСТЕМЫ!!! >>>

Базы данных

ЭБС "IPRBOOKS" - результаты поиска

Виды поиска

Электронный каталог

ЭБС "ЛАНЬ"

ЭБС "ZNANIUM.com" (ИД "ИНФРА-М")

ЭБС "IPRBOOKS"

Электронная библиотека

Известные деятели культуры в Саратовской губернии

Работы В. А. Артисевич и литература о ней

Издания вузовских библиотек Среднего и Нижнего Поволжья

Публикации учёных СГУ

Краеведческий обзор

Поступления журналов в ЗНБ СГУ

БД коллекций в фонде ЗНБ СГУ

БД выпускных квалификационных работ

Сводный каталог библиотек (СГУ, СГТУ, ЦБС)

Область поиска

В текущей базе данных найдено документов :1

В других БД по вашему запросу найдено:

Электронный каталог (2)

Сводный каталог библиотек (СГУ, СГТУ, ЦБС) (2)

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Поисковый запрос: <.>A=Тарков, $<.>

Общее количество найденных документов : 1

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 004.032/Т 19
Автор(ы) : Тарков М. С.,
Заглавие : Нейрокомпьютерные системы / М. С. Тарков . -Нейрокомпьютерные системы
Выходные данные : Москва: Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), 2016
Колич.характеристики :170 с.
Примечания : Книга находится в премиум-версии ЭБС IPR BOOKS.
ISBN, Цена 5-9556-0063-9: Б.ц.
УДК : 004.032
ББК : 32.818
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): нейрокомпьютерная система--нейрокомпьютер--нейронная сеть--искусственный интеллект--информационная технология--нейрон
Аннотация: 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. В курсе лекций рассматриваются: основные модели искусственного нейрона и сетей, использующих искусственный нейрон в качестве своего элемента; варианты обучения сетей: обучение с учителем и самообучение (самоорганизация). Обученная сеть подвергается редукции (упрощению) с целью повышения эффективности ее реализации и функционирования. Нейронные сети могут быть реализованы как электронным (на основе СБИС), так и оптическим способами.
Перейти к внешнему ресурсу: Перейти к просмотру издания ID= 52200 (дата размещения: 04.06.2019)
Найти похожие

Стандартный (по одному полю)

По словарю (по одному полю)

Профессиональный (по нескольким полям со словарями)

Распределенный (г. Саратов)

Расширенный

Авторизация

Фамилия

Пароль

Заявка на регистрацию в ЭБС

Возникли проблемы? Пишите на oma@info.sgu.ru

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)