Скачать книги автора «Александр Аполлонович Кириченко»

Искусственные нейронные сети – один из разделов науки Искусственный интеллект. Рассматриваются 4 уровня нейросетевого моделирования и 4 вида наиболее продуктивных нейронных сетей. Проведен анализ эффективности использования различных нейросетей при решении практических задач. Книга предназначена для знакомства с нейросетевыми технологиями.

УМК «Нейросетевые технологии» состоит из четырёх частей, каждая из которых предназначена для реализации в течение одного семестра (16 недель). Первые две части соответствуют уровню подготовки бакалавра. Третья и четвёртая части предназначены для углублённого изучения нейросетевых технологий в магистратуре и в аспирантуре. В состав УМК включены 4 учебные программы, контрольно-измерительные материалы для них и методическая литература в виде перечня pdf-файлов для изучения каждой части дисциплины.

Познание – процесс деятельности человека, основным содержанием которого является отражение объективной реальности в его сознании, а результатом – получение нового знания об окружающем мире. Этот процесс выполняется с помощью психологических конструкций, создающих интеллект. Познакомьтесь с этими конструкциями!

При изучении дисциплины «Нейросетевые технологии» один из ее разделов называется «Нейропакеты», которые являются программными средствами для проведения нейросетевых исследований. Наибольшее распространение в нейропакетах получили программные реализации таких нейросетей, как перцептроны и сети Кохонена.

В этой книге речь пойдёт о трёх некоммерческих программных средствах, два из которых относятся к группе нейропакетов: нейропакет DeductorAcademic даёт возможность увидеть в работе перцептроны и сети Кохонена; пакет MemBrain расширяет возможности нейропакетов и позволяет решать задачи на основе не только перцептронов и сетей Кохонена, но и использования рекуррентных и рекурсивных искусственных нейронных сетей. Для знакомства с основной особенностью нейросетей – их способностью к обучению на примерах – служит приводимая студенческая нейросеть.

Для студентов специалистов, выполняющих нейросетевые исследования.

В настоящее время усиливается интерес к использованию искусственных нейронных сетей при получении новых знаний. Теория познания считает для этого типовой такую последовательность действий: созерцание – накопление – кластеризация – классификация –

узнавание – предсказание – прогнозирование. Для решения этих задач существуют специальные программные средства. При изучении дисциплины «Нейросетевые технологии» один из её разделов называется «Нейропакеты», которые являются программными средствами для

проведения нейросетевых исследований. Наибольшее распространение в нейропакетах получили программные реализации таких нейросетей, как перцептроны и сети Кохонена.

С каждым годом появляются новые программные реализации нейросетей – сети RBF, Хопфилда, Хэмминга, свёрточные, рекуррентные, рекурсивные. Изменяются и методы использования нейросетей: глубокое обучение, свёртка, преобразование накапливаемых при обучении

нейросетей знаний в правила продукций. Меняются и цели, с которыми проводятся нейросетевые исследования: смысловой поиск информации, анализ тематической структуры текстов, рисунков, музыкальных произведений и т.д.

В этой книге речь пойдёт только о трёх некоммерческих программных средствах, два из которых относятся к группе нейропакетов.

Раньше считалось, что основной и единственной особенностью нейросетей является «обучение на примерах». Для знакомства с этой особенностью служит приводимая студенческая нейросеть.

Нейропакет Deductor Academic даёт возможность увидеть в работе перцептроны и сети Кохонена.

Пакет MemBrain расширяет возможности нейропакетов и позволяет решать задачи на основе не только перцептронов и сетей Кохонена, но и использования рекуррентных и рекурсивных искусственных нейронных сетей.

Книга предназначена для студентов и полезна всем специалистам, выполняющим нейросетевые исследования.