КРАТКИЕ АННОТАЦИИ К КНИГАМ ПО ТЕОРИИ И ПРАКТИКЕ НЕЙРОСЕТЕЙ

Рассел, Питер Норвиг. Искусственный интеллект: совре­ менный подход (Artificial Intelligence: A Modern Approach). 2-е издание

В книге описываются теоретические основы искусственного интеллекта (ИИ), включая математическую логику, теорию веро­ ятностей и теорию непрерывных функций, раскрывается суть та­ ких понятий, как восприятие, рассуждение, обучение и действие. Главной объединяющей темой книги является идея интеллекту­ ального агента (intelligent agent). Авторы определяют искусствен­ ный интеллект как науку об агентах, которые получают результаты актов восприятия из своей среды и выполняют действия, причем каждый такой агент реализует функцию, которая отображает по­ следовательности актов восприятия. Рассматриваются различные способы представления этих функций, в частности, продукцион­ ные системы, реактивные агенты, условные планировщики в ре­ альном масштабе времени, нейронные сети и системы, действую­ щие на основе теории решений. Теоретическое описание иллюст­ рируется многочисленными алгоритмами, реализации которых в виде готовых программ на Lisp, Python, Java, C++ и Prolog нахо­ дятся на сопровождающем книгу Web-узле (aima.cs.berkeley.edu). Книга предназначена для использования в базовом университет­ ском курсе или в последовательности курсов по специальности. Применима в качестве основного справочника для аспирантов, специализирующихся в области искусственного интеллекта, а так­ же будет полезной программистам и профессионалам, желающим выйти за пределы избранной ими специальности.

Саймон Хайкин. Нейронные сети: полный курс. 2-е издание

В книге рассматриваются основные парадигмы искусствен­ ных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых пара­

дигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а так­ же обширную библиографию. В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удоб­ на для разработки курсов обучения нейронным сетям и интел­ лектуальным вычислениям. Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специа­ листов в других областях, а также для всех, кто интересуется искусственными нейронными сетями.

Шамис А.Л. Поведение, восприятие, мышление: проблемы создания искусственного интеллекта

В книге с общих позиций рассматривается широкий круг во­ просов, касающихся проблем моделирования поведения, воспри­ ятия и мышления. Наряду с общими вопросами рассматриваются модели целенаправленного поведения, восприятия «с понимани­ ем» и активных нейронных механизмов мозга. В основе этих мо­ делей лежат «принцип устойчивого неравновесия», принцип тахТ и системные принципы целостности, целенаправленности и актив­ ности. Описывается также применение принципов целостности, целенаправленности и активности в практических системах распо­ знавания рукописных текстов Графит, FineReaderрукопись и FormReader. Книга предназначена для специалистов в области распознавания образов и искусственного интелекта, а также для широкого круга читателей, интересующихся проблемами создания автономных и активных искусственных систем.

Тархов Д.А. Нейронные сети. Модели и алгоритмы

Рассмотрены математические модели и алгоритмы функцио­ нирования и обучения нейронных сетей и алгоритмы из смежных разделов математики, линейной и нелинейной регрессии, метода главных компонент, нелинейной оптимизации; предствлены неко­ торые неклассические приложения - распределенные вычисления с нейронными сетями и применение нейросетевых технологий

цедуры принятия решений, построенные на основе классического анализа статистических данных, и процедуры, построенные на ос­ нове использования искусственных нейронных сетей; обсуждена проблема синтеза устойчивого автомата обучения нейронной сети через численное описание дефектов процесса обучения и введение ограничений на параметры обучения; даны рекомендации по безо­ пасному применению и ускоренному тестированию биометриче­ ских систем. Для специалистов по разработке информационных технологий и защите информации; может быть использована аспи­ рантами и студентами соответствующих специальностей.

Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры. Издание 2

Изложены вопросы современной теории нейрокомпьютеров. Приведен анализ различных архитектур вычислительных уст­ ройств с параллельной организацией работы. Рассмотрен биологи­ ческий аналог параллельной организации обработки информации. Большое внимание уделено разновидностям построения формаль­ ных нейронов, технологии сетей и классическим методам их обу­ чения, методам подготовки задач для решения на нейрокомпьюте­ рах. Приведены оригинальные результаты применения нейронных сетей для решения систем дифференциальных уравнений и сте­ пенных рядов в конструировании нейросетевых алгоритмов; обу­ чения нейронных сетей на базе генетического алгоритма и теории адаптивного резонанса. Представлены программные системы эму­ ляции нейронных сетей, разработанных в Калужском филиале МГТУ им. Н.Э. Баумана. Уделено внимание аппаратной реализа­ ции нейрокомпьютеров, в том числе и на отечественной элемент­ ной базе. Второе издание (1-е- 2002 г.) переработано и дополнено исследованием новых типов нейронных сетей, в том числе гибрид­ ных, построенных на основе интеграции с нечеткими системами и генетическими алгоритмами. Добавлен материал, иллюстрирую­ щий использование нейрокомпьютеров при решении прикладных задач. Содержание учебного пособия соответствует курсу лекций, которые авторы читают в Калужском филиале МГТУ им. Н.Э. Баумана. Для студентов, инженеров, аспирантов и науч­ ных сотрудников кибернетических специальностей.

реализации интеллектуальных технологий (нечеткая математика и нейронные сети) на современной вычислительной технике, решению задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределенности в нейросетевом логическом базисе. Приведе­ но много примеров и программ на внутреннем языке пакета ма­ тематического моделирования MatLab. Для научных и инженер­ но-технических работников, разрабатывающих и применяющих информационные системы на базе интеллектуальных техноло­ гий, может быть полезна аспирантам и студентам.

Осовский С. Нейронные сети для обработки информации

Представлены важнейшие разделы теории искусственных нейронных сетей. Основное внимание уделяется алгоритмам обучения и их применению для обработки измерительной ин­ формации. Дается детальный обзор и описание важнейших ме­ тодов обучения сетей различной структуры, иллюстрируемые численными экспериментами с практически подтвержденными результатами. Для аспирантов и научных работников, интере­ сующихся методами искусственного интеллекта. Может быть полезна специалистам в области информатики, статистики, фи­ зики и технических дисциплин, а также специалистам биомеди­ цинских отраслей знаний.

Калан Р. Основные концепции нейронных сетей

Эта книга является первой в полном курсе по нейронным се­ тям. Ее целью является раскрытие основных понятий и изучение основных моделей нейронных сетей с глубиной, достаточной для того, чтобы опытный программист мог реализовать такую сеть на том языке программирования, который покажется ему предпоч­ тительнее. В книге рассматриваются основные модели нейронных сетей, важные для понимания основ изучаемого предмета, и обсу­ ждаются связи между нейронными сетями и традиционными поня­ тиями из области искусственного интеллекта.