• Пожаловаться

Е. Миркес: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»

Здесь есть возможность читать онлайн «Е. Миркес: Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» весь текст электронной книги совершенно бесплатно (целиком полную версию). В некоторых случаях присутствует краткое содержание. Город: Красноярск, год выпуска: 2002, категория: Математика / Технические науки / Программирование / на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале. Библиотека «Либ Кат» — LibCat.ru создана для любителей полистать хорошую книжку и предлагает широкий выбор жанров:

любовные романы фантастика и фэнтези приключения детективы и триллеры эротика документальные научные юмористические анекдоты о бизнесе проза детские сказки о религиии новинки православные старинные про компьютеры программирование на английском домоводство поэзия

Выбрав категорию по душе Вы сможете найти действительно стоящие книги и насладиться погружением в мир воображения, прочувствовать переживания героев или узнать для себя что-то новое, совершить внутреннее открытие. Подробная информация для ознакомления по текущему запросу представлена ниже:

libcat.ru: книга без обложки

Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Данное учебное пособие подготовлено на основе курса лекций по дисциплине «Нейроинформатика», читавшегося с 1994 года на факультете Информатики и вычислительной техники Красноярского государственного технического университета. Несколько слов о структуре пособия. Далее во введении приведены по данному курсу, . Следующие главы содержат одну или несколько лекций. Материал, приведенный в главах, несколько шире того, что обычно дается на лекциях. В приложения вынесены описания программ, используемых в данном курсе ( и ), и , включающий в себя два уровня — уровень запросов компонентов универсального нейрокомпьютера и уровень языков описания отдельных компонентов нейрокомпьютера. Данное пособие является электронным и включает в себя программы, необходимые для выполнения лабораторных работ.

Е. Миркес: другие книги автора


Кто написал Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»? Узнайте фамилию, как зовут автора книги и список всех его произведений по сериям.

Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» — читать онлайн бесплатно полную книгу (весь текст) целиком

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема

Шрифт:

Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

7. Бинарные сети. Метод обучения бинарных сетей. Правило Хебба, его достоинства и недостатки.

8. Персептрон Розенблатта. Теорема о достаточности целочисленных коэффициентов.

9. Персептрон Розенблатта. Теорема о достаточности двух слоев.

10. Метод двойственности в обучении нейронных сетей. Основные идеи и ограничения на архитектуру.

11. Метод двойственности в обучении нейронных сетей. Требования к элементам сети. Функционирование синапса, сумматора, нелинейного преобразователя.

12. Метод двойственности в обучении нейронных сетей. Подбор шага, использование методов ускорения обучения нейронных сетей

13. Оценка и интерпретатор ответа

14. Контрастирование нейронных сетей с использованием функции оценки.

15. Контрастирование нейронных сетей. Метод контрастирования сумматоров.

16. Логически прозрачные нейронные сети и метод получения явных знаний из данных.

Лекция 1. Возможности нейронных сетей

Лекция является сокращенной версией лекции А.Н.Горбаня. Полный текст лекции приведен в [59]

Нейробум: поэзия и проза нейронных сетей

В словах «искусственные нейронные сети» слышатся отзвуки фантазий об андроидах и бунте роботов, о машинах, заменяющих и имитирующих человека. Эти фантазии интенсивно поддерживаются многими разработчиками нейросистем: рисуется не очень отдаленное будущее, в котором роботы осваивают различные виды работ, просто наблюдая за человеком, а в более отдаленной перспективе — человеческое сознание и личность перегружаются в искусственную нейронную сеть — появляются шансы на вечную жизнь.

Поэтическая игра воображения вовлекает в работу молодежь, поэзия рекламы создает научную моду и влияет на финансовые вложения. Можете ли Вы четко различить, где кончается бескорыстная творческая игра и начинается реклама? У меня такое однозначное различение не получается: это как вопрос о искренности — можно сомневаться даже в своей собственной искренности.

Итак: игра и мода как важные движущие силы.

В словах «модное научное направление» слышится нечто неоднозначное ‑ то ли пренебрежение, смешанное с завистью, то ли еще что-то. А вообще, мода в науке — это хорошо или плохо? Дадим три ответа на этот вопрос.

1. Мода — это хорошо!Когда в науке появляется новая мода, тысячи исследователей, грустивших над старыми темами, порядком надоевшими еще со времени писания диссертации, со свежим азартом бросаются в дело. Новая мода позволяет им освободиться от личной истории.

Мы все зависим от своего прошлого, от привычных дел и привычных мыслей. Так давайте же приветствовать все, что освобождает нас от этой зависимости! В новой модной области почти нет накопленных преимуществ — все равны. Это хорошо для молодежи.

2. Мода — это плохо!Она противоречит глубине и тщательности научного поиска. Часто «новые» результаты, полученные в погоне за модой, суть всего-навсего хорошо забытые старые, да еще нередко и перевранные. Погоня за модой растлевает, заставляет переписывать старые работы и в новой словесной упаковке выдавать их за свои. Мода ‑ источник сверххалтуры. Примеров тому — тысячи.

«Гений — это терпение мысли». Так давайте же вслед за Ньютоном и другими Великими культивировать в себе это терпение. Не будем поддаваться соблазну моды.

3. Мода в науке — это элемент реальности.Так повелось во второй половине xx века: наука стала массовой и в ней постоянно вспыхивают волны моды. Можно ли относиться к реальности с позиций должного: так, дескать, должно быть, а этак — нет? Наверное, можно, но это уж точно непродуктивно. Волны моды и рекламные кампании стали элементом организации массовой науки и с этим приходится считаться, нравится нам это или нет.

Нейронные сети нынче в моде и поэтическая реклама делает свое дело, привлекает внимание. Но стоит ли следовать за модой? Ресурсы ограничены — особенно у нас, особенно теперь. Все равно всего на всех не хватит. И возникают вопросы:

1. нейрокомпьютер — это интеллектуальная игрушка или новая техническая революция?

2. что нового и полезного может сделать нейрокомпьютер?

За этими вопросами скрыты два базовых предположения:

1. на новые игрушки, даже высокоинтеллектуальные, средств нет;

2. нейрокомпьютер должен доказать свои новые возможности — сделать то, чего не может сделать обычная ЭВМ, — иначе на него не стоит тратиться.

У энтузиастов есть свои рекламные способы отвечать на заданные вопросы, рисуя светлые послезавтрашние горизонты. Но все это в будущем. А сейчас? Ответы парадоксальны:

Читать дальше
Тёмная тема

Шрифт:

Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё не прочитанные произведения.


Отзывы о книге «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»

Обсуждение, отзывы о книге «Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.