Аксенов С.В., Новосельцев В.Б. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии)

Томск: НТЛ, 2006. — 128 с. — ISBN 5-89503-285-0.Теория нейронных сетей является одним из разделов науки об искусственном интеллекте. Начиная с середины двадцатого века искусственные нейронные сети стали развиваться вместе с вычислительной техникой и появлением новых знаний о биологической структуре головного мозга. Среди всех подходов при создании искусственного интеллекта методы теории нейронных сетей отличаются тем, что они основаны на моделировании структуры головного мозга. Эти методы позволяют, в меру современного представления, использовать принципы обработки информации, свойственные человеческому мозгу. Любой ребенок способен говорить сам и понимать речь окружающих, узнавать лица родителей и друзей в различных ситуациях. Но не секрет, что подобные слабо формализуемые задачи из нашей жизни довольно сложно реализовать даже на современных вычислительных машинах. При помощи нейронных сетей становится реальным моделирование таких возможностей мозга, как обучаемость, ассоциативная память, способность к неосознанному управлению, помехоустойчивость и адаптивность.
Книга рассчитана на учащихся математических специальностей вузов и всех интересующихся теорией.Предыстория вопроса
Биологический прототип
История
Формальный нейрон
Возможности многослойного персептрона
Классификация нейронных сетей
Пороговые функции
Обучение нейронных сетей
Сети прямого распространения
Теорема Колмогорова
Алгоритм обратного распространения ошибки
Сети радиально-базисных функций
Обучение без учителя. Правило Хебба
Сети Кохонена. SOM
Рекуррентные нейронные сети
Сети Хопфилда
Ассоциативная память. ДАП
Теория адаптивного резонанса
Эффективные нейронные сети
Обработка данных
Оптимизация процесса обучения
Критерии эффективности нейронных сетей
Конструктивный подход к построению нейронных сетей
Эволюционный способ создания нейронных сетей
Исследование подходов к построению нейронных сетей
Метод мониторинга динамики изменения ошибки
Эволюционное накопление признаков
Алгоритм эволюционного наращивания нейронной сети
Заключение