Фундаментальная библиотека ФГБОУ ВО СПХФУ Минздрава России

Версия для слабовидящих: Вкл Выкл Изображения: Вкл Выкл Размер шрифта: A A A Цветовая схема: A A A A

Главная

ИРБИС64+

Упрощенный режим

Описание

Базы данных

ЭБС IPRBooks- результаты поиска

Вид поиска

Электронный каталог

Картотека журнальных статей

Систематический имидж-каталог

Авторефераты диссертаций

Учебники и учебно-методические пособия СПХФУ

ЭБС IPRBooks

ЭБС Консультант студента

ЭБС Юрайт

Диссертации, защищенные в СПХФУ

Журнальный фонд СПХФУ

Библиотечный фонд техникума

ВКР

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=персептрон<.>)

Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2

IPRBooks-97551

97551

Тарков, М. С.
Нейрокомпьютерные системы [Электронный ресурс] : учебное пособие / Тарков М. С. - Москва : Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа, 2020. - 170 с. - ISBN 978-5-4497-0664-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
Режим доcтупа:

УДК

004

ББК 32.81

Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- нейрокомпьютер -- нейрокомпьютерная система -- нейрон маккаллока-питса -- нейронная сеть -- нейрон хебба -- паде-нейрон -- простой персептрон -- сигмоидальный нейрон
Аннотация: 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.

(для доступа требуется авторизация)

Свободных экз. нет
Найти похожие

IPRBooks-86198

86198

Тарков, М. С.
Нейрокомпьютерные системы [Электронный ресурс] : учебное пособие для СПО / Тарков М. С. - Саратов : Профобразование, 2019. - 171 с. - ISBN 978-5-4488-0360-4 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
Режим доcтупа:

УДК

004.032

ББК 32.81

Кл.слова (ненормированные):
градиентный алгоритм -- искусственный нейрон -- нейрокомпьютер -- нейрокомпьютерная система -- нейронная сеть -- паде-нейрон -- персептрон -- радиальная сеть -- рекуррентная сеть -- сигмоидальный нейрон
Аннотация: В учебном пособии рассматриваются основы построения нейрокомпьютеров, вопросы реализации нейронных сетей, основные модели искусственного нейрона и сетей, использующих искусственный нейрон в качестве своего элемента. В учебном пособии дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Учебное пособие предназначено для изучения дисциплин «Архитектура компьютерных систем», «Компьютерные сети» по специальностям среднего профессионального образования 09.02.03 «Программирование в компьютерных системах», 09.02.01 «Компьютерные системы и комплексы», 09.02.02 «Компьютерные сети» и др.

(для доступа требуется авторизация)

Свободных экз. нет
Найти похожие

Тематический навигатор

Статистика обращений

Статистика за 29.06.2024
Число запросов	0
Число посетителей	0
Число заказов	0

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