.

0 (hodnocen0 x )

(3) Půjčeno:5x 

BK

1. vyd.

Praha : Matfyzpress, 1996

390 s.

ISBN 80-85863-18-9 (brož.)

Bibliogr. s. 375-390.

Modely matematické - organismy živé - systémy nervové - mozek - myšlení - učebnice vysokošk.

Sítě neuronové umělé - učebnice vysokošk.

000106247

Předmluva 5 // I Úvod do neuronových sítí 13 // 1 Fenomén neuronových sítí 17 (Jiří Šíma) // 1.1 Historie neurovýpočtů 17 // 1.2 Neurofyziologické motivace 21 // 1.3 Matematický model neuronové sítě 24 // 1.3.1 Formální neuron 24 // 1.3.2 Neuronová síť 29 // 1.4 Postavení neuronových sítí v informatice 39 // 1.4.1 Neuronové sítě a von neumannovská architektura počítače . 39 // 1.4.2 Aplikace neuronových sítí 43 // 1.4.3 Implementace neuronových sítí a neuropočítače 47 // 2 Klasické modely neuronových sítí 49 (Jiří Šíma) // 2.1 Síť perceptronů 49 // 2.2 Vícevrstvá síť a backpropagation 52 // 2.2.1 Organizační a aktivní dynamika 52 // 2.2.2 Adaptivní dynamika 53 // 2.2.3 Strategie zpětného šíření 56 // 2.2.4 Implementace backpropagation 57 // 2.2.5 Varianty backpropagation 61 // 2.2.6 Volba topologie a generalizace 62 // 2.3 MADALINE 64 // 2.4 Sítě s kaskádovou architekturou 68 (Roman Neruda) // 3 ...vní neuronové sítě 73 // 3.1. ...ární asociativní síť 73 // 3.1.1 Adaptace podle Hebbova zákona 74 // 3.1.2 Pseudohebbovská adaptace 76 // 3.2 ...fieldova síť 79 // 3.2.1 Základní model // 3.2.2 Energetická funkce // 3.2.3 Kapacita Hopfieldovy paměti // 3.2.4 Příklad aplikace Hopfieldovy sítě // 3.3 ...jitá Hopfieldova síť // 3.3.1 Spojitá aktivní dynamika // 3.3.2 Problém obchodního cestujícího // 3.4 ...zmannův stroj // 3.4.1 Stochastická aktivní dynamika // 3.4.2 Simulované žíhání // 3.4.3 Rovnovážný stav // 3.4.4 Boltzmannovo učení // 3.4.5 Učící algoritmus // 4 Sa...anizace (Roman Neruda) 103 // 4.1 ...orová kvantizace 104 // Lloydův algoritmus // Kohonenovo učení // Modifikace Kohonenova učení // 4.2 ...onenovy samoorganizační mapy 108 // 4.3 ... 110 // LVQ1 // LVQ2 // LVQ3 // 4.4 ...vpu counterpropagation 113 //

5 Sítě ...kálními neurony (Roman Neruda) 117 // 5.1 ... typu RBF // Motivace // Interpolace a aproximace // Třífázové učení // Regularizace // 5.2 ... semi-lokálními jednotkami 129 // II Složitost neuronových sítí 131 (Jiří Šíma) // 6 Lineární prahová funkce 137 // 6.1 Reálná doména 137 // 6.2 Omezená doména 119 // 6.3 Konečná doména 113 // 6.4 Booleovská doména 116 // 6.4.1 Booleovská prahová funkce 116 // 6.4.2 Váha booleovské prahové funkce 148 // 6.4.3 Problém lineární separability 155 // 7 Složitost obvodů 159 // 7.1 Logické obvody 159 // 7.1.1 Alternující obvody 161 // 7.1.2 Implementace booleovské funkce 166 // 7.1.3 Klasické obvody 169 // 7.1.4 Posloupnosti logických obvodů 174 // 7.2 Prahové obvody 179 // 7.2.1 Implementace funkcí 189 // 7.2.2 Analogové prahové obvody 186 // 7.2.3 Třídy složitosti a jejich hierarchie 187 // 8 Cyklické neuronové sítě 195 // 8.1 Formální model 195 // 8.2 Zastavení cyklických sítí 209 // 8.3 Symetrické neuronové sítě 203 // 8.4 Stabilní stavy Hopfieldovy sítě 214 // 9 Pravděpodobnostní neuronové sítě 221 // 9.1 Pravděpodobnostní prahové obvody 221 // 9.2 Pravděpodobnostní třídy složitosti 226 // 9.3 Boltzmannovy obvody 228 // 9.4 Robustní neuronové sítě 230 // 10 Výpočetní síla neuronových sítí 235 // 10.1 Neuromaty 236 // 10.1.1 Neuromaty a regulární výrazy 239 // 10.1.2 Neuronové akceptory binárních řetězců 242 // 10.1.3 Hopfieldovy jazyky 243 // 10.2 Konečné analogové neuronové sítě 247 // 10.2.1 Racionální váhy 219 // 10.2.2 Reálné váhy 251 // 10.2.3 Kolmogorovská složitost vah 255 // 10.3 Posloupnosti neuronových sítí 258 // ... ... ... //

14.3 Genetické algoritmy // 14.3.1 Základy // 14.3.2 Genetické učení neuronových sít! // 14.4 Kanonický genetický algoritmus // 14.4.1 Inicializace // 14.4.2 Mutace // 14.4.3 Křížení // 14.4.4 Diskuse // Rejstřík pojmů a symbolů // Literatura

(OCoLC)38152197

cnb000202879