Искусственные нейронные сети. Практикум [Владислав Цехановский, Наталия Жукова и др.]
Представленный материал направлен на освоение практических навыков применения искусственных нейронных сетей и является продолжением учебника "Искусственные нейронные сети", в котором изложены теоретические вопросы. Комплекс групповых и практических занятий реализован на единой инструментальной среде MATLAB, охватывет все аспекты современной теории искусственных нейронных сетей, содержит набор индивидуальных заданий и примеров их выполнения, базируется на единой методической основе.
Соответствует ФГОС ВО последнего поколения.
Для студентов бакалавриата и магистратуры, обучающихся по направлениям "Прикладная математика и информатика" и "Информатика и вычислительная техника".
Введение
Раздел I ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ИЗУЧЕНИЯ И РАЗРАБОТКИ МОДЕЛЕЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХСИСТЕМ
1. ГРУППОВОЕ ЗАНЯТИЕ. ЗНАКОМСТВО С МАТЕМАТИЧЕСКИМ ПАКЕТОМ MATLAB
2. ГРУППОВОЕ ЗАНЯТИЕ. ОСНОВЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ В MATLAB
Раздел II ВВЕДЕНИЕ В НЕЙРОННЫЕ СЕТИ. МЕТОДЫ ОБУЧЕНИЯ
3. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. МОДЕЛЬ ИСКУССТВЕННОГО НЕЙРОНА
4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. СОЗДАНИЕ И ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В GUI MATLAB
5. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. СОЗДАНИЕ И ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В КОМАНДНОМ ОКНЕ MATLAB
6. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. МОДИФИКАЦИИ МЕТОДА ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОШИБОК
Раздел III ОСНОВНЫЕ НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ
7. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ПРИМЕНЕНИЕ РАДИАЛЬНО-БАЗИСНЫХ СЕТЕЙ
8. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ОБУЧЕНИЕ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ПРИМЕРЕ DLT MATLAB
9. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. СЕТИ КОХОНЕНА
Раздел IV ПЕРСЕПТРОН И АЛГОРИТМ ЕГО ОБУЧЕНИЯ
10. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. СОЗДАНИЕ И ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В NNTOOL MATLAB
11. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ПЕРСЕПТРОН И ЕГО ОБУЧЕНИЕ
Раздел V МЕТОДЫ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
12. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ОБУЧЕНИЕ ЛИНЕЙНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
13. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ГРАДИЕНТНЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБУЧЕНИЯ
14. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. РАДИАЛЬНО-БАЗИСНЫЕ СЕТИ ОБЩЕГО ВИДА
15. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОЭМУЛЯТОРОВ. РАБОТА С МЕНЕДЖЕРОМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ NNTOOLS MATLAB
Раздел VI ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ
16. ГРУППОВОЕ ЗАНЯТИЕ. ИЗУЧЕНИЕ ПРИЛОЖЕНИЯ GENETIC ALGORITHM TOOLBOX MATLAB
17. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ПРИМЕНЕНИЕ ППП GENETIC ALGORITHM TOOLBOX MATLAB ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ОПТИМИЗАЦИИ
Раздел VII НЕЧЕТКИЕ МЕТОДЫ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ
18. ГРУППОВОЕ ЗАНЯТИЕ. ФУНКЦИИ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ В FUZZY LOGIC TOOLBOX MATLAB И ОПЕРАЦИИ НАД НЕЧЕТКИМИ МНОЖЕСТВАМИ
19. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМ НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА В FUZZY LOGIC TOOLBOX MATLAB
20. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ НЕЙРО-НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА В FUZZY LOGIC TOOLBOX MATLAB
Раздел VIII РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ И ГИБРИДНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
21. ГРУППОВОЕ ЗАНЯТИЕ. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ЯЗЫКА CLIPS ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ, ОСНОВАННЫХ НА ПРОДУКЦИОННОЙ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
22. ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗАНЯТИЕ. РАЗРАБОТКА БАЗЫ ЗНАНИЙ ЭС В CLIPS НА ПРИМЕРЕ
Библиографический список
Приложение. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ И СПРАВОЧНЫЙ МАТЕРИАЛ ПО ПРОГРАММИРОВАНИЮ В MATLAB
Книга Владислава Владимировича Цехановского, Наталии Александровны Жуковой и др.
Авторы: Цехановский В.В., под ред., Бутырский Е.Ю., Жукова Н.А., Мельников В.Б., Жангиров Т.Р., Цехановский В.В.
Издательство: КноРус
Год издания: 2024
Формат: pdf
Цена: 2100 ₽
Последнее редактирование модератором: