Google 
Аннотация: Практика нейросетевого моделирования. Учебное пособие
| Автор/составитель | Хливненко Любовь Владимировна, Пятакович Феликс Андреевич |
| Серия | Учебники для ВУЗов. Специальная литература |
| Год выпуска | 2019 |
| ISBN | 978-5-507-46448-7, 978-5-507-47590-2, 978-5-8114-3639-2, 978-5-8114-8264-1 |
| Производитель | Лань |
| Издательство | Лань |
| Издание | 2 |
| Количество томов | 1 |
| Количество страниц | 200 |
| Переплет | Твёрдый переплёт |
| Размеры | 206x134x11 мм |
| Тип бумаги | офсетная (60-220 г/м2) |
| Формат | 84x108/32 (130x200 мм) |
| Стандарт | 10 |
| Вес | 260 |
| Область образования | информатика, электроника, связь |
| Тип материала | учебное пособие |
| Язык | русский |
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.
