Нейронные сети

Сайт Кунихико Фукушима, изобретателя неокогнитрона
Публикации
Книги
Последние разработки

Kunihiko Fukushima received a B.Eng. in electronics in 1958 and a PhD in electrical engineering in 1966 from Kyoto University, after which he worked as a Senior Research Scientist at the NHK Science and Technical Research Laboratories. He joined Osaka University as a professor in 1989, staying there until 1999 when he moved to the University of Electro-Communications, remaining there until 2001. Fro ... Читать дальше »

The Courant Institute of Mathematical Sciences
New York University

Сайт Янна ЛеКуна, доктора компьютерных наук Нью-Йоркского университета
Разработки и исследования
Статьи и публикации

Кто не читал - всем советую! Исключительные публикации по нейронным сетям

Learning Algorithms, Generalization, and Regularization
I proposed a "pruning" (weight elimination) methods for neural networks called Optimal Brain Damage that has become quite popular over the years [LeCun, Denker, Solla, 1990].
Harris Drucker and I worked on a reg ... Читать дальше »

© http://lush.sourceforge.net/

Lush is an object-oriented programming language designed for researchers, experimenters, and engineers interested in large-scale numerical and graphic applications. Lush is designed to be used in situations where one would want to combine the flexibility of a high-level, weakly-typed interpreted language, with the efficiency of a strongly-typed, natively-compiled language, and with the easy integration of code written in C, C++, or other languages.

Lush is Free Software (under the GPL license) and runs on GNU/Linux, Solaris, Irix, and Windows under Cygwin.

Lush can be used advantageously for projects where one would otherwise use a combination of an interpreted language like Matlab, Python, Perl, S+, or even (gasp!) BASIC, and a compiled language like C. Lush brings the best of both worlds by wrapping ... Читать дальше »

© http://www.basegroup.ru/

BaseGroup Labs – профессиональный поставщик программных продуктов и решений в области анализа данных. Мы специализируемся на разработке систем для глубокого анализа данных, охватывающих вопросы сбора, консолидации, очистки данных, построения моделей и визуализации.

BaseGroup Labs создана 22 ноября 1995 года в Рязани и первоначально занималась созданием заказного программного обеспечения. Начиная с 1999 года, компания сконцентрировала все свои ресурсы на разработке программных систем, предназначенных для анализа данных. Было выполнено множество проектов в этой области с российскими и зарубежными компаниями, пока со временем все эти разработки не трансформировались в аналитическую платформу Deductor.

Платформа Deductor включает в себя богатый набор аналитических технологий и рассчитана на ... Читать дальше »

© http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stneunet.html

...Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем. В будущем развитие таких нейро-биологических моделей может привести к созданию действительно мыслящих компьютеров. Между тем уже "простые" нейронные сети, которые строит система ST Neural Networks , являются мощным оружием в арсенале специалиста по прикладной статистике...

© http://www.basegroup.ru/library/analysis/neural/math/

...В наши дни возрастает необходимость в системах, кот ... Читать дальше »

(с) http://www.orc.ru/~stasson/neurox.html

Краткий обзор материалов

В последние годы интерес к искусственным нейронным сетям необычайно высок. В Internet можно найти достаточно много сведений о них. Это и различные FAQ (часто задаваемые вопросы) из конференций, и анонсы книг, и статьи. В качестве типичного примера можно привести вопросник по нейронным сетям, оригинал которого находится по адресу ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html.

Однако, несмотря на кажущееся обилие информации, существует один значительный аспект, который обычно случайно или преднамеренно остается за рамками публикуемых материалов. Речь идет о Know-How программной реализации нейронных сетей.

Материалы PC Noon, разумеется, вряд ли смогут заполнить эту брешь, тем более что они не претендуют на звание классического научного тр ... Читать дальше »

Категория: Нейросети

Искусственная нейронная сеть

Иску́сcтвенные нейро́нные се́ти (ИНС) — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге при мышлении, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой моделью мозга был перцептрон. Впоследствии эти модели стали использовать в практических целях, как правило в задачах прогнозирования. С ... Читать дальше »

© http://nehudlit.ru/books/subcat261.html

Иллюстрированный самоучитель по экспертным системам (?)
Содержание. Введение - Что такое экспертная система? - Обзор исследований в области искусственного интеллекта - Представление знаний - Символические вычисления - Системы, основанные на знаниях - Ассоциативные сети и системы фреймов - Объектно-ориентированное программирование - Логическое программирование - Представление неопределенности знаний и данных - Приобретение знаний - Эвристическая классификация (I) - Эвристическая классификация (II) - Иерархическое построение и проверка гипотез - Решение проблем конструирования (I) - Решение проблем конструирования (II) - Средства формирования пояснений - Инструментальные средства разработки экспертных систем - Системы с доской объявлений - Система отслеживания исти ... Читать дальше »

* Круглов Владимир Васильевич, Борисов Вадим Владимирович Искусственные нейронные сети. Теория и практика.
* В. А. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин Нейросетевые системы управления.
* Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика
* Саймон Хайкин Нейронные сети: полный курс = Neural Networks: A Comprehensive Foundation.
* Роберт Каллан Основные концепции нейронных сетей = The Essence of Neural Networks First Edition.
* Л.Н. Ясницкий Введение в искусственный интеллект.
* Г. К. Вороновский, К. В. Махотило, С. Н. Петрашев, С. А. Сергеев Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности.
* Миркес Е. М., Нейрокомпьютер. Проект стандарта.

AForge.NET is a C# framework designed for developers and researchers in the fields of Computer Vision and Artificial Intelligence - image processing, neural networks, genetic algorithms, machine learning, etc.

At this point the framework is comprised of 5 main and some additional libraries:

* AForge.Imaging – a library for image processing routines and filers;
* AForge.Neuro – neural networks computation library;
* AForge.Genetic – evolution programming library;
* AForge.Vision – computer vision library;
* AForge.Machine Learning – machine learning library.

The work on the framework's improvement is in constants progress, what means that new feature and namespaces are coming constantly. To get knowledge about its progress you may track source repository's log or visit project discussion group to get the latest information about it.

The framewo ... Читать дальше »