Читать фрагмент

книга

Введение в нейросетевое моделирование

Автор: Александр Сергеев, Дмитрий Тарасов

Учебное пособие содержит начальные сведения о моделировании на базе искусственных нейронных сетей. Разобраны биологические принципы построения и алгоритмы создания искусственного нейрона (типа «перцептрон») и сетей на его основе. Издание рекомендуется исследователям, преподавателям, аспирантам, студентам, а также всем, кто интересуется современным состоянием дел в области искусственных нейронных сетей и моделирования.

Форматы: PDF

Издательство: Издательство Уральского университета

Год: 2017

Место издания: Екатеринбург

ISBN: 978-5-7996-2124-7

Страниц: 131

Артикул: 99910

Электронная книга

197 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Введение в нейросетевое моделирование "

1. Биологические прототипы нейронных сетей

1.1. Нейрон

1.2. Нейронная передача

1.3. Потенциал действия

1.4. Адаптация

1.5. Рефрактерный период

1.6. Скорость нейронной трансмиссии

1.7. Синаптические связи

1.8. Нейротрансмиттеры

1.9. Измерение потенциала действия

1.10. Сенсорно-нейронная передача

2. Однослойный перцептрон

2.1. Введение

2.2. Задача адаптивной фильтрации

2.3. Методы безусловной оптимизации

2.4. Линейный фильтр, построенный по методу наименьших квадратов

2.5. Алгоритм минимизации среднеквадратической ошибки (LMS)

2.6. Графики процесса обучения

2.7. Изменение параметра скорости обучения по модели отжига

2.8. Перцептрон

2.9. Теорема о сходимости перцептрона

2.10. Взаимосвязь перцептрона и байесовского классификатора в гауссовой среде

2.11. Резюме и обсуждение

3. Многослойный перцептрон

3.1. Введение

3.2. Общая информация о МСП

3.3. Алгоритм обратного распространения ошибки

3.4. Алгоритм обратного распространения в краткой форме

3.5. Задача исключающего ИЛИ (XOR)

3.6. Рекомендации по улучшению работы алгоритма обратного распространения

3.7. Представление выхода и решающее правило

3.8. Компьютерный эксперимент

3.9. Извлечение признаков

3.10. Обратное распространение ошибки и дифференцирование

4. Геостатистика. Гибридные методы на основе ИНС и геостатистики

Список библиографических ссылок

Отрывок из книги

101. Биологические прототипы нейронных сетей К телу нейронаНаправление нервного импульсаАксон пресинаптического нейронаДендритпостсинаптическогонейронаСинаптическийпузырекСинаптическаящельРецепторный участокНейротрансмиттерыКонцевая синаптическая луковичкапресинаптического нейронаРис. 1.2. Схематическое изображение нейронной трансмиссии в синапсе1.8. НейротрансмиттерыНейротрансмиттеры, которые высвобождаются в синапсе, либо воз-буждают, либо тормозят активность постсинаптического нейрона. Ког-да потенциал действия запускает механизм возбуждающего синапса, происходит выделение трансмиттеров, возбуждающих нейрон, лежа-щий по ту сторону синаптического пространства. Если потенциал дей-ствия запускает тормозной синапс, выделяется другой нейротрансмит-тер, который ингибирует противолежащий нейрон, в результате чего передача через него потенциала действия становится менее вероятной.Ацетилхолин (АХ) является одним из важных возбуждающих транс-миттеров, на который оказывают заметное влияние такие вещества, как кофеин и кокаин. Агонисты — это вещества, усиливающие эффект специфического нейротрасмиттера. Ацетилхолин обнаружен в синап-сах мозга, и доказано его участие в таких процессах, как память, вни-мание и пробуждение. Ацетилхолин также вызывает скелетно-му-скульную активность за счет действия на двигательные нервы, и это лишь некоторые из его функций. Кураре, сильнодействующий яд,

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Введение в нейросетевое моделирование (автор Александр Сергеев, Дмитрий Тарасов)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!

Введение в нейросетевое моделирование

Содержание

Отрывок из книги

другие книги автора

С книгой "Введение в нейросетевое моделирование" читают