Компьютерные сети

Теория и практика делового общения для разработчиков программного обеспечения и -менеджеров: Прикладное программирование: Философские проблемы информатики: Менеджмент в сфере информационной безопасности: Интеллектуальные робототехнические системы: Логические нейронные сети: Основы криптографии: Процессы управления информационными технологиями Ватолин Д.

15 книг по машинному обучению для начинающих

Примеры применения нейронных сетей для решения экономических задач. Нейронные сети - это адаптивные системы для обработки и анализа данных, которые представляют собой математическую структуру, имитирующую некоторые аспекты работы человеческого мозга и демонстрирующие такие его возможности, как способность к неформальному обучению, способность к обобщению и кластеризации неклассифицированной информации, способность самостоятельно строить прогнозы на основе уже предъявленных временных рядов.

Главным их отличием от других методов, например таких, как экспертные системы, является то, что нейросети в принципе не нуждаются в заранее известной модели, а строят ее сами только на основе предъявляемой информации. Именно поэтому нейронные сети и генетические алгоритмы вошли в практику всюду, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации, управления - иными словами, в области человеческой деятельности, где есть плохо алгоритмизуемые задачи, для решения которых необходимы либо постоянная работа группы квалифицированных экспертов, либо адаптивные системы автоматизации, каковыми и являются нейронные сети.

Книга: Нейронные сети. Полный курс (Neural Networks. A Comprehensive Foundation). Автор: Саймон Хайкин. Аннотация, отзывы читателей.

: Лучшие книги для программиста Мы собрали для вас лучшие книги по изучению языка программирования . Качественное руководство позволит вам быстро изучить и принимать участие в интересных проектах. Чистый . Тонкости программирования для профи Изучение всех возможностей — сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Если у вас есть опыт работы со старыми версиями , вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на 3.

Если вы работали с другими языками программирования и хотите перейти на , то найдете практические советы, необходимые для того, чтобы стать эффективным питонистом. Если вы хотите научиться писать чистый код, то найдете здесь самые интересные примеры и малоизвестные трюки. Получить книгу Изучаем . Он позволяет создавать эффективные и надежные проекты, которые легко интегрируются с программами и инструментами, написанными на других языках. Издание значительно расширено и дополнено в соответствии с изменениями, появившимися в новой версии 3.

В книге представлены основные типы объектов в языке , порядок их создания и работы с ними, а также функции как основной процедурный элемент языка.

Матвеев Часто задаваемые вопросы о компьютере. Соколова Т. Учебный курс Эта книга является практическим и справочным руководством, предназначена для самостоятельного изучения и освоения новой версии самой популярной и мощной универсальной среды проектирования Дремова, Марина Сергеевна секретов работы на планшетах с , о которых должен знать каждый Здесь собраны лучшие приемы того, как раскрыть все возможности не только техники, но и ее обладателя.

щиты информации, политического и социального прогноза, бизнеса развле- чений и К ЧИТАТЕЛЮ. Книга А.Б. Барского посвящена важнейшему направлению Кроме того, нейронные сети применяются для грамотного ным приложение простейших методов и концепции распаралле- ливания к такой.

Без ограничений Рис. Сравнение технического и биологического нейронов Более конкретные характеристики мозга человека: Нейроны взаимодействуют посредством короткой серии импульсов, как правило, продолжительностью несколько миллисекунд. Сообщение передается посредством частотно-импульсной модуляции. Частота может изменяться от нескольких единиц до сотен герц, что в миллион раз медленнее, чем самые быстродействующие переключательные электронные схемы.

Тем не менее достаточно сложные решения по восприятию информации человек принимает за несколько сотен миллисекунд. Сопоставим биологический нейрон с наиболее часто рассматриваемой схемой технического нейрона рис. Оба типа нейронов реагируют на воздействие со стороны многих нейронов, в зависимости от величины связей с этими нейронами. В отличие от технических нейронов, реакция биологического нейрона всегда неотрицательна, причем, если воздействие на него не достигло критического уровня, то реакции нет.

Аппаратное обеспечение, реализующее технические нейроны, постепенно усложнялось — сначала это были релейные схемы, сейчас, например, операционные усилители, но чаще всего — эмуляция в обычном ком- Рис. Типы технических нейросетей пьютере. Характеризуя вычислительную мощность, можно отметить, что по экспертным оценкам современные ПК могут моделировать уровень нервной системы сложных червей, лучшие нейросетевые спецпроцессоры — уровень мухи.

Если рассматривать биологические нейронные сети, то для них существует принципиальное внутреннее деление: Нейрофизиологически рефлекторному поведению соответствует относительно короткий всплеск процессов в ответ на внешнее воздействие с последующим возвращением в спокойное состояние, а мышлению — длительная работа сети, нередко с весьма умеренным, но постоянным уровнем возбуждения мозга, при этом внешние воздействия скорее мешают.

Использование нейронных сетей для моделирования прогноза котировок ценных бумаг

Суперкомпьютеры В этом руководстве структурированы рекомендации по проектированию масштабируемых, отказоустойчивых и высокодоступных облачных приложений. Оно призвано помочь вам в принятии решений об архитектуре, независимо от того, какую облачную платформу вы используете. Руководство организовано как последовательность шагов — выбор архитектуры? Для каждого из них приведены рекомендации, которые помогут вам при разработке архитектуры приложения.

Сегодня мы публикуем часть первой главы этой книги.

ОС и офисные приложения · Программы Microsoft · Управленческое ПО . В качестве примера возьмем проект бурения. Покажем, как строятся нейронные сети в программе STATISTICA, и убедимся, что делается это просто. / Метки: Бизнес-решения, Бизнес-аналитика.

Далее рассмотрим определение первого множителя формулы 7. Повышение эффективности обучения НС обратного распространения Простейший метод градиентного спуска, рассмотренный выше, очень неэффективен в случае, когда производные по различным весам сильно отличаются. Это соответствует ситуации, когда значение функции для некоторых нейронов близка по модулю к 1 или когда модуль некоторых весов много больше 1.

В этом случае для плавного уменьшения ошибки надо выбирать очень маленькую скорость обучения, но при этом обучение может занять непозволительно много времени. Простейшим методом усовершенствования градиентного спуска является введение момента , когда влияние градиента на изменение весов изменяется со временем. Представление входных данных Основное отличие НС в том, что в них все входные и выходные параметры представлены в виде чисел с плавающей точкой обычно в диапазоне [ В то же время данные предметной области часто имеют другое кодирование.

Так, это могут быть числа в произвольном диапазоне, даты, символьные строки. Таким образом данные о проблеме могут быть как количественными, так и качественными.

Ваш -адрес н.

Комарцова ОС и Сети Прикладная информатика. Научные статьи В статье приводится описание гибридного алгоритма настройки параметров нейронной сети, построенной на основе сигма-пи нейронов. Ядро алгоритма обучения составляет комбинация алгоритмов случайного поиска с применением эвристических алгоритмов.

Несмотря на то, что в последние годы теория нейронных сетей . Отмечено , что в настоящее время в технических приложениях доминируют многослойный нейронные сети Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его приложения в экономике и бизнесе. Ростов-на- Дону: изд-во Книга.-

Интеллектуальные системы:: Нейронные сети:: Нейронные сети: Главным их отличием от других методов, например таких, как экспертные системы, является то, что нейросети в принципе не нуждаются в заранее известной модели, а строят ее сами только на основе предъявляемой информации. Именно поэтому нейронные сети и генетические алгоритмы вошли в практику всюду, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации, управления - иными словами, в области человеческой деятельности, где есть плохо алгоритмизуемые задачи, для решения которых необходимы либо постоянная работа группы квалифицированных экспертов, либо адаптивные системы автоматизации, каковыми и являются нейронные сети.

Особенности Нейронная сеть принимает входную информацию и анализирует ее способом, аналогичным тому, что использует наш мозг. Во время анализа сеть обучается приобретает опыт и знания и выдает выходную информацию на основе приобретенного ранее опыта. Основная задача аналитика, использующего нейронные сети для решения какой-либо проблемы, - создать наиболее эффективную архитектуру нейронной сети, то есть правильно выбрать вид нейронной сети, алгоритм ее обучения, количество нейронов и виды связей между ними.

Эта работа не имеет формализованных процедур, она требует глубокого понимания различных видов архитектур нейронных сетей, включает в себя много исследовательской и аналитической работы, и может занять достаточно много времени. Для неформализованных задач нейросетевые модели могут на порядок превосходить традиционные методы решения.

Книга «Руководство по архитектуре облачных приложений»

Новая платформа относится к классу и позволяет автоматизировать бизнес-процессы, используя программных роботов. Настройка программных роботов происходит с помощью визуального конструктора, позволяющего создать алгоритм без написания кода. Платформа название произошло от сокращения позволяет обеспечить единый подход к созданию роботизированных приложений на уровне организации. Применение в бизнесе несет в себе ряд существенных преимуществ.

Нейронные сети - это адаптивные системы для обработки и анализа данных, Интеллектуальные системы · Автоматизация предприятий · Книги по IT Нейронные сети все чаще применяются в реальных бизнес приложениях. Проектирование и оптимизация сетей связи, сетей электроснабжения.

Подробному обсуждению процессов тренировки и регуляризации нейронных сетей посвящены главы 3 и 4 В главах 5 и 6 представлены нейронные сети на основе радиально-базисных функций и ограниченных машин Больцмана В главах 7 и 8 обсуждаются рекуррентные и сверточные нейронные сети. Главы 9 и 10 познакомят читателя с такими технологиями нейронных сетей, как глубокое обучение с подкреплением, нейронные машины Тьюринга, самоорганизующиеся карты Кохонена и генеративно-состязательные сети Оригинал книги: Бишопа - первая книга уже ставшая классической!

Для понимания книги предварительные знания в области распознавания образов не требуются, но пригодится представление о многомерном анализе и основам линейной алгебры Работы Кристофера Бишопа по теории статистического обучения широко известны исследователям в области распознавания образов и восстановления эмпирических закономерностей. Спектр рассматриваемых вопросов чрезвычайно широк, неоспоримым достоинством книги при этом являются доступность, последовательность и наглядность изложения.

Для понимания и применения излагаемого материала достаточно знать лишь основы линейной алгебры и математического анализа и иметь некоторое представление о теории вероятностей. Описание вероятностных моделей сопровождается графическими моделями что ранее не применялось ни в одной книге! Книга рассчитана на студентов старших курсов, аспирантов, инженеров и научных сотрудников, занятых в области теоретической и технической кибернетики, программистов.

Она будет также интересна специалистам по теории вероятностей, математической статистике, биоинформатике и пр. Бишоп, директор лаборатории , предоставляет в книге алгоритмы вывода, с помощью которых можно быстро найти ответы в ситуации, когда точные ответы невозможны Оригинал книги:

Введение в архитектуры нейронных сетей / Григорий Сапунов (Intento)