Нейрокомпьютерные системы
ВведениеИстория и перспективы развития нейрокомпьютеров
Символьная парадигма
Коннекционистская парадигма
Ранние годы
Возрождение нейронных сетей
Персептрон
Сигмоидальный нейрон
Нейрон типа "адалайн"
Паде-нейрон
Нейрон с квадратичным сумматором
Сигма-Пи нейроны
Модель нейрона Хебба
Стохастическая модель нейрона
Нейроны типа WTA
Кубические модели нейронов
Запись активации в замкнутой форме
Обучение кубических нейронов
Линейное разделение классов
Алгоритм обучения персептрона по отдельным примерам
Обучение по всему задачнику
Промежуточный вариант: обучение по страницам
Геометрическая интерпретация линейного разделения классов
Настройка весового вектора
Метод максимума правдоподобия
Нейрофизиологическая аналогия
Реализация булевых функций нейронными сетями
Выделение выпуклых областей
Выделение невыпуклых областей
Нейрокомпьютерные системы
Виды сетейФункционирование сетей
Настройка нейронных сетей для решения задач
Предобработка данных
Интерпретация ответов сети
Оценка способности сети решить задачу
Константа Липшица сигмоидальной сети
Алгоритм обратного распространения ошибки
Одномерная оптимизация
Методы инициализации весов
Универсальный путь обучения
Особенности задачи оптимизации, возникающей при обучении нейронных сетей
Учет ограничений при обучении
Выбор направления минимизации
Партан-методы
Одношаговый квазиньютоновский метод и сопряженные градиенты
Элементы глобальной оптимизации
Алгоритмы имитации отжига
Генетические алгоритмы
Метод виртуальных частиц
Четыре типа устойчивости
Математические основы радиальных сетей
Радиальная нейронная сеть
Нейрокомпьютерные системы
ВведениеАвтоассоциативная сеть Хопфилда
Обучение сети Хопфилда по правилу Хебба
Обучение сети Хопфилда методом проекций
Сеть Хемминга
Двунаправленная ассоциативная память
Решение задачи коммивояжера сетью Хопфилда
Машина Больцмана
Функция консенсуса
Максимизация консенсуса
Синхронное и асинхронное функционирование машины Больцмана
Решение задачи коммивояжера машиной Больцмана
Введение
Персептронная сеть с обратной связью
Рекуррентная сеть Эльмана
Сеть RTRN
Классификация без учителя
Метод динамических ядер в классификации без учителя
Алгоритмы обучения сетей с самоорганизацией
Алгоритм Кохонена
Применение сетей с самоорганизацией
Компрессия данных
Прогнозирование нагрузок энергетической системы
Нейрокомпьютерные системы
Адаптивная резонансная теория (АРТ)Сеть АРТ-1
Архитектура и работа
Слой сравнения
Слой распознавания
Работа сети АРТ
Необходимость поиска
Положительные качества и недостатки АРТ
Интеллектуальные информационные системы в условиях неопределенности и риска
Нечеткие множества
Лингвистические переменные
Нечеткие правила вывода
Системы нечеткого вывода Мамдани-Заде
Фазификатор
Дефазификатор
Модель Мамдани-Заде как универсальный аппроксиматор
Нечеткие сети TSK (Такаги-Сугено-Канга)
Гибридный алгоритм обучения нечетких сетей
Мягкая экспертная система
Определение мягкой экспертной системы. Сравнение нечеткой и мягкой экспертных систем
Представление знаний в мягкой
Значимость параметров и сигналов. Сокращение описания (контрастирование) сетей.
Определение значимости параметров на основании функции оценки
Определение значимости параметров по изменению выходных сигналов системы
Сокращение числа выходов в адаптивном линейном сумматоре (путь "снизу вверх")
Показатели значимости для нейрона с дифференцируемым нелинейным элементом
Показатели значимости для нейрона с пороговым нелинейным элементом (персептрона)
Сокращение описания "сверху вниз" - набор достаточного семейства наиболее значимых параметров
Рекурсивное контрастирование и бинаризация
Электронная реализация нейронных сетей
Нейрочипы
Нейропроцессор NM6403
Оптическая реализация нейронных сетей
Векторно-матричные умножители
Голографические корреляторы
Содержание раздела
