ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО КУРСУ «ВВЕДЕНИЕ В ТЕОРИЮ...

Main
Computers - Cybernetics
ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО КУРСУ...

ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ ПО КУРСУ «ВВЕДЕНИЕ В ТЕОРИЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ»

О.А. Мишулина, А.Г. Трофимов, М.В. Щербинина

0 / 0

Насколько вам понравилась эта книга?

Какого качества скаченный файл?

Скачайте книгу, чтобы оценить ее качество

Какого качества скаченные файлы?

Категории:

Computers - Cybernetics

Год:

2007

Издательство:

МИФИ

Язык:

russian

Страницы:

112

ISBN 10:

5726208404

ISBN 13:

9785726208404

Файл:

PDF, 8.17 MB

IPFS:

,

russian, 2007

Читать Онлайн

Выполняется конвертация в

Конвертация в не удалась

Вас может заинтересовать

Айвазян С.А. — Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных

Сивохин А.В., Лушников А.А., Шибанов С.В. — Искусственные нейронные сети Лабораторный практикум

Айвазян, Бухштабер, Енюков, Мешалкин. — Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности

Барский А.Б. — Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений

Хайкин С. (Haykin) — Нейронные сети. Полный курс

Круглов В.В., Дли М.И., Голунов Р.Ю. — Нечеткая логика и искусственные нейронные сети: Учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности ''Прикладная информ

Галушкин А. И. — Нейронные сети основы теории

Галушкин А.И. — Теория нейронных сетей

Лутковский, Владимир Михайлович — Нейронные сети

Белокрылов П. Ю., Басалин П. Д., Банкрутенко В. В. — Учебно-методическое пособие по курсам «Интеллектуальные информационные системы» и «Системы искусственного интеллекта и принятия решений». Синтез схем произвольной комбинационной логики в нейросетевом базисе

Лиховидов В.Н. — Практический курс распознавания образов

Галушкин А.И. — Нейронные сети: основы теории

Галушкин А.И. — Нейронные сети. Основы теории.

Гоков А.М., Жидко Е.А., Вдовёнков В.Ю. — Основы электротехники и электроники. В 5-ти частях

Зайцев С.А. — Применение нейронных сетей для анализа данных

Жуков Л.А., Решетникова Н.В. — Учебное пособие по дисциплине Приложения нейронных сетей

Бархатов Н.А., Ревунов С.Е. — Искусственные нейронные сети в задачах солнечно-земной физики

Боресков А.В., Харламов А.А. — Лекции по CUDA 2010.8

Федоров С.Н. — Решение задач классификации с помощью сетей Кохонена

Каширина И.Л. — Нейросетевые технологии

Пятковский О.И. — Интеллектуальные информационные системы (нейронные сети)

Брюхомицкий Ю.А. — Нейросетевые модели для систем информационной безопасности

Круг П.Г. — Моделирование искусственных нейронных сетей

Слеповичев И.И. — Основы нейроинформатики

Постарнак Д.В. — Критический анализ моделей нейронных стей

Вежневец А. — Популярные нейросетевые архитектуры

Храмов В.В. — Интеллектуальные информационные системы. Интеллектуальный анализ данных. Часть 2

Жданова Е. И. — Конспект лекций по учебной дисциплине «Проектирование баз данных и баз знаний» по специальности: 080801 Прикладная информатика (в экономике)

Каширина Ирина Леонидовна — Нейросетевые и гибридные системы

Горожанина Е. И. — Нейронные сети (160,00 руб.)

— Сергей Терехов "Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей" (HTML)

Терехов Сергей — Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей

Брилюк Д.В., Старовойтов В.В. — Распознавание человека по изображению лица нейросетевыми методами

Галушкин А. И. — Теория нейронных сетей

Саймон Хайкин — Нейронные сети. Полный курс

Ясницкий Л.Н. — Интеллектуальные системы

Солдатова О. П. — Интеллектуальные системы [Электронный ресурс] : электрон. учеб.-метод. комплекс по дисциплине в LMS Moodle

П. Г. Круг — Нейронные сети и нейрокомпьютеры

Трофимов А.Г. (ред.) — XVII Всероссийская научно-техническая конференция нейроинформатика - 2015. Часть 2

Мещерина Е. В. — Системы искусственного интеллекта: Учебно-методическое пособие для обучающихся по образовательным программам высшего образования по направлениям подготовки 02.03.01 Математика и компьютерные науки, 02.03.02 Фундаментальная информатика и информационные тех

Талипов Н. Г. — Технологии интеллектуального анализа данных: Учебно-методическое пособие

Ляшева С. А., Шлеймович М. П. — Системы распознавания образов

Ключевые слова

обучения

нейронов

коэффициентов

синаптических

значения

нейронной

персептрона

классификации

обучающей

эксперимента

хемминга

лабораторной

хопфилда

кластеров

самообучения

параметров

программы

кохонена

эксперимент

исследование

исследования

используется

признаков

процедуры

процесса

эксперименте

многослойного

нейронных

параметра

значений

классификатора

аппроксимации