Нейронные сети: основные положения. (*.zip, 59КБ. С. Короткий. В статье рассмотрены основы теории нейронных сетей, позволяющие в дальнейшем обратиться к конкретным структурам, алгоритмам и идеологии практического применения сетей в компьютерных приложениях).
Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга. (*.zip, 127КБ. С. Короткий. В статье рассмотрены алгоритмы обучения нейронной сети по алгоритама Хопфилда и Хэмминга. Приведена библиотека классов, реализующих сеть Хэмминга).
Нейронные сети: алгоритм обратного распространения. (*.zip, 49КБ. С. Короткий.В статье рассмотрен алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения, описана библиотека классов для С++).
Нейронные сети: обучение без учителя. (*.zip, 27КБ. С. Короткий. В статье рассмотрены алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей без учителя. Особое внимание уделено самонастраивающимся по алгоритму Кохонена сетям. Приведена библиотека классов на C++ и тестовый пример).
Neural Network Toolbox. Обзор. Ю.П.Маслобоев Московский институт электронной техники. Neural Network Toolbox (v.4.0) MATLAB (v.6.0, v.6.1)
Структурные модели и топологическое проектирование быстрых нейронных сетей. (*.zip, 63КБ. В статье А.Дорогова рассматриваются структурные и топологические модели многослойных быстрых нейронных сетей (БНС). Особое внимание уделено математическому аппарату отображений числовых множеств и теории линейных представлений. Предложен алгоритм проектирования топологий БНС).
Диссертация
Cсылки и рез-ты поиска в Internet