Рассмотрены математические модели и алгоритмы функционирования и обучения нейронных сетей, а также используемые при их обучении алгоритмы построения линейной и нелинейной регрессии, метод главных компонент, методы нелинейной оптимизации и распределенные вычисления с нейронными сетями. Изложена методология и даны примеры применения нейросетевых технологий к задачам математического моделирования, включая стандартные и нестандартные задачи математической физики. Данная методология на порядок сокращает трудоемкость моделирования процессов и явлений в технических системах и позволяет инженеру-исследователю самостоятельно решать задачи, ранее доступные только научным коллективам, включающим квалифицированных специалистов по вычислительной математике. Для научных работников, аспирантов и студентов, занимающихся разработкой и применением нейросетевых технологий.
В монографии дается современное изложение теории проектирования алгоритмов быстрых преобразований и модульных нейронных сетей. С системных позиций рассматриваются быстрые преобразования и многослойные нейронные сети с прореженным набором связей и модульной организацией. Предложены алгоритмы структурного проектирования и обучения перестраиваемых быстрых преобразований и нейронных сетей. Исследованы потенциально достижимые свойства быстрых преобразований по пластичности, разделяющей мощности и обобщающей способности. Все рассмотренные алгоритмы сопровождаются примерами и программными реализациями на языке MatLab. Изложение ориентировано на практическое использование в задачах сжатия сигналов высокой размерности, классификации и распознавания образов, спектрального анализа и фрактальной фильтрации. Кроме специалистов соответствующего профиля книга может быть полезна для аспирантов и студентов магистерского уровня подготовки.
В монографии изложены идеи искусственных нейронных сетей и системы остаточных классов в их приложении к криптографии, причем рассмотрены различные типы искусственных нейронных сетей. Представлены результаты научных исследований за последнее десятилетие в области защиты информации с применением элементов искусственного интеллекта и модулярной арифметики. Изложенные результаты представляют значительный интерес для современных разработчиков нейросетевых криптосистем на базе системы остаточных классов. Приведена библиография работ по применению нейрокомпьютеров для решения задач теории графов. Для студентов, бакалавров, магистров, аспирантов, научных работников и специалистов в области информационной безопасности, занимающихся вопросами применения искусственных нейронных сетей и системы остаточных классов в криптографии.
В книге представлены работы ведущих российских исследователей, думающих над подходами к моделированию познавательных способностей животных и человека. Авторами статей, представленных в книге, являются как специалисты в области нейронных сетей, так и исследователи научных основ искусственного интеллекта. Область моделирования мышления чрезвычайно широка, из-за чего в одной книге трудно охватить все возможные направления. Поэтому книга - определенный шаг на пути к дальнейшим исследованиям. В данной книге представлены как общий концептуальный анализ проблем исследования мышления, так и конструктивные шаги к конкретному моделированию. Книга предназначена для широкого круга читателей, и особенно для тех, кто сам хочет включиться в интригующие исследования по проблемам моделирования когнитивных способностей животных и человека, по проблемам моделирования различных форм мышления.
В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям. Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетями.
Настоящая книга посвящена обзору современных исследований эволюции биологических кибернетических систем. В работе проанализированы математические и компьютерные модели простейших кибернетических молекулярно-генетических систем, которые могли возникнуть в процессе происхождения жизни, а также общие модели биокибернетической эволюции; рассмотрены прикладные эволюционные алгоритмы. Обсуждаются философские вопросы, связанные с эволюционной кибернетикой, намечены проблемы для дальнейших исследований. Впервые в отечественной литературе представлены сравнительно недавно появившиеся исключительно интересные и важные направления исследований --- "искусственная жизнь" и "адаптивное поведение". Книга рассчитана на широкий круг читателей, интересующихся вопросами биологической эволюции, кибернетики, искусственного интеллекта и философскими основаниями науки.
Эта книга является первой в полном курсе по нейронным сетям. Ее целью является раскрытие основных понятий и изучение основных моделей нейронных сетей с глубиной, достаточной для того, чтобы опытный программист мог реализовать такую сеть на том языке программирования, который покажется ему предпочтительнее. В книге рассматриваются основные модели нейронных сетей, важные для понимания основ изучаемого предмета, и обсуждаются связи между нейронными сетями и традиционными понятиями из области искусственного интеллекта.
Вес: **501**
Ширина упаковки: ****
Высота упаковки: ****
Глубина упаковки: ****
Эта книга представляет собой введение в теорию и практику создания нейронных сетей. Она предназначена для тех, кто хочет узнать, что такое нейронные сети, где они применяются и как самому создать такую сеть, не имея опыта работы в данной области. Автор простым и понятным языком объясняет теоретические аспекты, знание которых необходимо для понимания принципов функционирования нейронных сетей и написания соответствующих программных инструкций. Изложение материала сопровождается подробным описанием процедуры поэтапного создания полностью функционального кода, который реализует нейронную сеть на языке Python и способен выполняться даже на таком миниатюрном компьютере, как Raspberry Pi Zero.Основные темы книги:нейронные сети и системы искусственного интеллекта;структура нейронных сетей;сглаживание сигналов, распространяющихся по нейронной сети, с помощью функции активации;тренировка и тестирование нейронных сетей;интерактивная среда программирования IPython;использование нейронных сетей в качестве классификаторов объектов;распознавание образов с помощью нейронных сетей.Книга обсуждается в отдельном сообщении в блоге Виктора Штонда.Тарик Рашид - специалист в области количественного анализа данных и разработки решений на базе продуктов с открытым исходным кодом.Имеет ученую степень по физике и степень магистра по специальности "Machine Learning and Data Mining". Проживая в Лондоне, он возглавляет местную группу разработчиков Python (насчитывающую около 3000 участников), организует многочисленные семинары и часто выступает с докладами на международных конференциях.
Вес: **445**
Ширина упаковки: **166**
Высота упаковки: **17**
Глубина упаковки: **233**
Оригинальное название: **Make Your Own Neural Network**
Автор: **Тарик Рашид**
Тип издания: **Отдельное издание**
Тип обложки: **Мягкая обложка**
Цветные иллюстрации: **Да**
Перед вами - первая книга о глубоком обучении, написанная на русском языке. Глубокие модели оказались ключом, который подходит ко всем замкам сразу: новые архитектуры и алгоритмы обучения, а также увеличившиеся вычислительные мощности и появившиеся огромные наборы данных, привели к революционным прорывам в компьютерном зрении, распознавании речи, обработке естественного языка и многих других типично "человеческих" задачах машинного обучения. Эти захватывающие идеи, вся история и основные компоненты революции глубокого обучения, а также самые современные достижения этой области, доступно и интересно изложены в книге. Максимум объяснений, минимум кода, серьезный материал о машинном обучении и увлекательное изложение - в этой уникальной работе замечательных российских ученых и интеллектуалов.
Вес: **615**
Ширина упаковки: **170**
Высота упаковки: **30**
Глубина упаковки: **240**
Автор: **Сергей Николенко,А. Кадурин,Екатерина Архангельская**
Тип издания: **Отдельное издание**
Тип обложки: **Мягкая обложка**
В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям. Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетями.
Вес: **1515**
Ширина упаковки: **180**
Высота упаковки: **55**
Глубина упаковки: **250**
Оригинальное название: **Neural Networks: A Comprehensive Foundation**
Автор: **Саймон Хайкин**
Тип издания: **Отдельное издание**
Тип обложки: **Твердый переплет**
Тираж: **300**
Редактор: **Наталья Куссуль**
Переводчик: **Наталья Куссуль**
