В пособии систематически излагаются основы математической теории обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Сочетая математическую строгость изложения с содержательной мотивацией и интерпретацией материала, авторы знакомят читателя с основными методами построения обучаемых распознающих систем, базовыми постановками задач и важнейшими типами алгоритмов. Особое внимание уделено методам исследования динамики нейронных сетей как важнейшего класса обучаемых распознающих систем, а также достижен...
В пособии систематически излагаются основы математической теории обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Сочетая математическую строгость изложения с содержательной мотивацией и интерпретацией материала, авторы знакомят читателя с основными методами построения обучаемых распознающих систем, базовыми постановками задач и важнейшими типами алгоритмов. Особое внимание уделено методам исследования динамики нейронных сетей как важнейшего класса обучаемых распознающих систем, а также достижениям Петербургской школы математической кибернетики В.А.Якубовича, основанным на проксимационном подходе.
Пособие предназначено студентам и аспирантам, обучающимся по направлению "Прикладная математика и информатика". Книга «Введение в математическую теорию обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Учебное пособие» авторов Алексей Матвеев, Аркадий Гелиг оценена посетителями КнигоГид, и её читательский рейтинг составил 6.70 из 10.
Для бесплатного просмотра предоставляются: аннотация, публикация, отзывы, а также файлы для скачивания.
1 оценка
Рецензии на книгу
Написано 0 рецензий