Нейронные сети

Нейронные сети - математический аппарат

Описание принципов работы нейронных сетей и способа их обучения при помощи алгоритма обратного распространения ошибки. Способы представления входных данных. 

Метод сопряженных градиентов - математический аппарат

При обучении нейронных сетей широко используются хорошо известные численные методы безусловной оптимизации. Один из таких методов - метод сопряженных градиентов, выгодно отличающийся более высокой скоростью сходимости. 

Алгоритм обучения RProp - математический аппарат

В статье рассматривается один из быстрых алгоритмов обучения нейронной сети. 

Введение в RBF сети

Описание алгоритма обучения RBF сети, использующего смешанное обучение. 

Применение нейронных сетей для задач классификации

Решение задачи классификации является одним из важнейших применений нейронных сетей. Задача классификации представляет собой задачу отнесения образца к одному из нескольких попарно не пересекающихся множеств. 

Ассоциативная память - применение сетей Хемминга для нечеткого поиска

Компьютер используется для поиска информации адрес, а человек ассоциации. Принципиальную ограниченность современных компьютеров можно обойти при помощи различного рода систем ассоциативной памяти, например, сетей Хемминга. Описание алгоритма и пример работы. 

NeuralBase - нейросеть за 5 минут

Описание библиотеки классов NeuralBase. Основным назначением библиотеки является интеграция нейронных сетей в информационные системы, для расширения аналитических возможностей систем.