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 "ЛАНЬ" - результаты поиска

Виды поиска

Электронный каталог

ЭБС "ЛАНЬ"

ЭБС "ZNANIUM.com" (ИД "ИНФРА-М")

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

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Поисковый запрос: <.>A=Пятакович, $<.>

Общее количество найденных документов : 1

Хливненко, Л. В.
Практика нейросетевого моделирования [Электронный ресурс] : учебное пособие / Л. В. Хливненко, Ф. А. Пятакович. - Санкт-Петербург : Лань, 2019. - 200 с. - ISBN 978-5-8114-3639-2 : Б. ц.
Книга из коллекции Лань - Информатика

УДК

004

ББК 32.973

Рубрики: Информатика--Администрирование--Лань

Кл.слова (ненормированные):
нейронная сеть -- нейросетевой модуль -- многоагентная система -- архитектура -- стохастический алгоритм -- проектирование
Аннотация: 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 информации», «Управление в биотехнических системах». Может быть, полезно также для научных работников, специализирующихся в области разработки автоматизированных систем искусственного интеллекта и когнитивного моделирования процессов принятия решений.
Перейти к внешнему ресурсу Ссылка на документ в ЭБС Лань,
Перейти к внешнему ресурсу Обложка книги.

Доп. точки доступа:
Пятакович, Ф. А.
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)