ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ .
ГЛАВА 1. НЕЙРОСЕТИ ДВОЙСТВЕННОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
1. 1. общие концепции.
1. 1. 1 Терминология.
1. 1. 2. Нейросети
1. 1. 3. Перечень элементов. 4
1. 2. Метод двойственности
1. 2. 1. Элементы двойственные нейронам.
1. 2. 2. Нейросети, двойственные ациклическим нейросетям . . 4
1. 2. 3. Нейросети, двойственные циклическим нейросетям 5
1. 3. Алгоритм Еогргорадаоп 5
1. 3. 1. Модельная нейросеть и метод двойственности
ДЛЯ нее
1. 3. 2. Прямое вычисление градиентов оценки
1. 3. 3. Алгоритм.
1. 3. 4. обсуждение.
ГЛАВА 2. ХАРАКТЕРИСТИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ НЕЙРОНОВ
2. 1. Теорема о полноте.
2. 2. Сравнение характеристических функций .
2.2. 1. Постановка машинного эксперимента. 7
2. 2. 2. Описание тестовых задач
2. 2. 3. Результаты эксперимента
2. 3. Нейросети с квадратичными сумматорами .
ГЛАВА 3. МЕТОДЫ ОБУЧЕНИЯ
3. 1. Градиентный спуск и методы его ускорения
3. 1.1. особенности задачи оптимизации, возникающей
при обучении нейронных сетей
3. 1. 2. Учет ограничений при обучении
3. 1. 3. Одномерная оптимизация.
3. 1. 4. Наискорейший спуск, случайный поиск и партан
методы.
3. 1.5. Одношаговый квазиньютоновский метод и
метол сопряженных градиентов
3. 2. Сравнение методов обучения.
3. 3. Оценка линейного разделения
3. 3. 1. Оценка для интерпретатора победитель забирает все .
3.3.2. интерпретатор линейного разделения .
3.3.3. оценка линейного разделения ЮЗ
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНЫЕ НЕЙРОИМИТАТОРЫ .
4. 1. Базовый нейроимитатор
4. 1. 1. общее описание
4. 1.2. Интерфейс пакета
4. 1. 2. 1. файл.
4. 1. 2. 2. задачник
4. 1.2.3. Создание нейросети.
4. 1.2.4. Обучение нейросети.
4. 1. 2. 5. Средства управления процессом обучения
4. 1.2.6. Классификация объектов
4. 1. 3. оболочка
4. 2. арные классификаторы
4.3. Оценка коэффициентов чуствительности
4. з. 1. Алгоритмы оценки коэффициентов чуствительности
4. 3. 2. Использование улучшателей в пакете с
4. 3. 3. Как мы выбирали Клинтона
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 3.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Київ+380960830922