Предисловие
Что такое искусственные нейронные сети? Что они могут делать? Как они работают? Как их можно использовать? Эти и множество подобных вопросов задают специалисты из разных областей. Найти вразумительный ответ нелегко. Университетских курсов мало, семинары слишком дороги, а соответствующая литература слишком обширна и специализированна. Готовящиеся к печати превосходные книги могут обескуражить начинающих. Часто написанные на техническом жаргоне, многие из них предполагают свободное владение разделами высшей математики, редко используемыми в других областях.
Эта книга является систематизированным вводным курсом для профессионалов, не специализирующихся в математике. Все важные понятия формулируются сначала обычным языком. Математические выкладки используются, если они делают изложение более ясным. В конце глав помещены сложные выводы и доказательства, а также приводятся ссылки на другие работы. Эти ссылки составляют обширную библиографию важнейших работ в областях, связанных с искусственными нейронными сетями. Такой многоуровневый подход не только предоставляет читателю обзор по искусственным нейронным сетям, но также позволяет заинтересованным лицам серьезнее и глубже изучить предмет.
Значительные усилия были приложены, чтобы сделать книгу понятной и без чрезмерного упрощения материала. Читателям, пожелавшим продолжить более углубленное теоретическое изучение, не придется переучиваться. При упрощенном изложении даются ссылки на более подробные работы.
Книгу не обязательно читать от начала до конца. Каждая глава предполагается замкнутой, поэтому для понимания достаточно лишь знакомства с содержанием гл. 1 и 2. Хотя некоторое повторение материала неизбежно, большинству читателей это не будет обременительно.
Книга имеет практическую направленность. Если главы внимательно изучены, то большую часть сетей оказывается возможным реализовать на обычном компьютере общего назначения. Читателю настоятельно рекомендуется так и поступать. Никакой другой метод не позволит добиться столь же глубокого понимания.
- Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика
- Предисловие
- Благодарности
- Введение почему именно искусственные нейронные сети?
- Свойства искусственных нейронных сетей
- Обучение
- Обобщение
- Абстрагирование
- Применимость
- Исторический аспект
- Искусственные нейронные сети сегодня
- Перспективы на будущее
- Искусственные нейронные сети и экспертные системы
- Соображения надежности
- Литература
- Глава 1. Основы искусственных нейронных сетей
- Биологический прототип
- Искусственный нейрон
- Активационные функции
- Однослойные искусственные нейронные сети
- Многослойные искусственные нейронные сети
- Нелинейная активационная функция
- Сети с обратными связями
- Терминология, обозначения и схематическое изображение искусственных нейронных сетей
- Терминология
- Дифференциальные уравнения или разностные уравнения
- Графическое представление
- Обучение искусственных нейронных сетей
- Цель обучения
- Обучение с учителем
- Обучение без учителя
- Алгоритмы обучения
- Литература
- Глава 2. Персептроны персептроны и зарождение искусственных нейронных сетей
- Персептронная представляемость
- Проблема функции исключающее или
- Линейная разделимость
- Преодоление ограничения линейной разделимости
- Эффективность запоминания
- Обучение персептрона
- Алгоритм обучения персептрона
- Дельта-правило
- Трудности с алгоритмом обучения персептрона
- Литература
- Глава 3. Процедура обратного распространения введение в процедуру обратного распространения
- Обучающий алгоритм обратного распространения Сетевые конфигурации
- Многослойная сеть.
- Обзор обучения
- Дальнейшие алгоритмические разработки
- Применения
- Предостережение
- Паралич сети
- Локальные минимумы
- Размер шага
- Временная неустойчивость
- Литература
- Глава 4. Сети встречного распространения введение в сети встречного распространения
- Структура сети
- Нормальное функционирование Слои Кохоненна
- Слой Гроссберга
- Обучение слоя кохонена
- Предварительная обработка входных векторов
- Выбор начальных значений весовых векторов
- Режим интерполяции
- Статистические свойства обученной сети
- Обучение слоя гроссберга
- Сеть встречного распространения полностью
- Приложение: сжатие данных
- Обсуждение
- Литература
- Глава 5. Стохастические методы
- Использование обучения
- Больцмановское обучение
- Обучение Коши
- Метод искусственной теплоемкости
- Приложения к общим нелинейным задачам оптимизации
- Обратное распространение и обучение коши
- Трудности, связанные с обратным распространением
- Трудности с алгоритмом обучения Коши
- Комбинирование обратного распространения с обучением Коши
- Обсуждение
- Литература
- Глава 6. Сети Хопфилда
- Конфигурации сетей с обратными связями
- Бинарные системы
- Устойчивость
- Ассоциативная память
- Непрерывные системы
- Сети Хопфилда и машина Больцмана
- Термодинамические системы
- Статистичекие сети Хопфилда
- Обобщенные сети
- Приложения Аналого-цифровой преобразователь
- Задача коммивояжера
- Обсуждение Локальные минимумы
- Скорость
- Функция энергии
- Емкость сети
- Литература
- Глава 7. Двунаправленная ассоциативная память
- Структура дап
- Восстановление запомненных ассоциаций
- Кодирование ассоциаций
- Емкость памяти
- Непрерывная дап
- Адаптивная дап
- Конкурирующая дап
- Заключение
- Литература
- Глава 8. Адаптивная резонансная теория
- Архитектура apt
- Описание apt
- Упрощенная архитектура apt
- Функционирование сети apt в процессе классификации
- Реализация apt Обзор
- Функционирование сетей apt
- Пример обучения сети apt
- Характеристики apt
- Инициализация весовых векторов т
- Настройка весовых векторов Вj
- Инициализация весов bij
- Теоремы apt
- Заключение
- Литература
- Глава 9. Оптические нейронные сети
- Векторно-матричные умножители
- Электронно-оптические матричные умножители
- Сети Хопфилда на базе электронно-оптических матричных умножителей
- Голографические корреляторы
- Объемные голограммы
- Оптическая сеть Хопфилда, использующая объемные голограммы
- Заключение
- Литература
- Глава 10. Когнитрон и неокогнитрон
- Когнитрон
- Структура
- Обучение
- Неокогнитрон
- Структура
- Обобщение
- Вычисления
- Обучение
- Заключение
- Литература
- Приложение а. Биологические нейронные сети человеческий мозг: биологическая модель для искусственных нейронных сетей
- Организация человеческого мозга
- Мембрана клетки
- Компьютеры и человеческий мозг
- Приложение б. Алгоритмы обучения
- Обучение с учителем и без учителя
- Метод обучения хэбба
- Алгоритм обучения Хэбба
- Метод сигнального обучения Хэбба
- Метод дифференциального обучения Хэбба
- Входные и выходные звезды
- Обучение входной звезды
- Обучение выходной звезды
- Обучение персептрона
- Метод обучения уидроу-хоффа
- Методы статистического обучения
- Самоорганизация
- Литература