Зміст

Ф.Уосермен

Нейрокомп'ютерна техніка: Теорія і практика

У книзі американського автора в загальнодоступній формі викладені основи побудови нейрокомп'ютерів. Описані структура нейронних мереж та різні алгоритми їх налаштування. Окремі розділи присвячені питанням реалізації нейронних мереж.

Для фахівців в області обчислювальної техніки, а також студентів відповідних спеціальностей вузів.

Переклад на російську мову, Ю.А. Зуєв, В.А. Точенов, 1992.

Переклад українською, І.Ю. Юрчак, 2001.

Зміст

Вступ. Чому саме штучні нейронні мережі?

Розділ 1. Основи штучних нейронних мереж

Розділ 2. Перцептрони

Розділ 3. Процедура зворотного поширення

Розділ 4. Мережі зустрічного поширення

Розділ 5. Стохастичні методи

Розділ 6. Мережі Хопфілда

Розділ 7. Двоскерована асоціативна пам'ять

Розділ 8. Адаптивна резонансна теорія

Розділ 9. Оптичні нейронні мережі

Розділ 10. Когнітрон і неокогнітрон

Додаток А. Біологічні нейронні мережі

Додаток Б. Алгоритми навчання

Передмова

Що таке штучні нейронні мережі? Що вони можуть робити? Як вони працюють? Як їх можна використати? Ці і безліч подібних питань задають фахівці з різних областей. Знайти зрозумілу відповідь нелегко. Університетських курсів мало, семінари дуже дорогі, а відповідна література дуже об'ємна і спеціалізована. Чудові книги, що готуються до друку можуть збентежити початківців, оскільки часто написані на технічному жаргоні і передбачають вільне володіння розділами вищої математики, що рідко використовуються в інших областях.

Ця книга є систематизованим ввідним курсом для професіоналів, що не спеціалізуються в математиці. Всі важливі поняття формулюються спочатку звичайною мовою. Математичні викладення використовуються, щоб зробити виклад більш ясним. У кінці розділів вміщені складні висновки і докази, а також приводяться посилання на інші роботи. Ці посилання складають широку бібліографію найважливіших робіт в областях, пов'язаних з штучними нейронними мережами. Такий багаторівневий підхід не тільки надає читачеві огляд по штучних нейронних мережах, але також дозволяє зацікавленим особам серйозніше і глибше вивчити предмет.

Значні зусилля були прикладені, щоб зробити книгу зрозумілою і без надмірного спрощення матеріалу. Читачам, що бажають продовжити більш поглиблене теоретичне вивчення, не доведеться перенавчатися. При спрощеному викладі даються посилання на більш докладні роботи.

Книгу не обов'язково читати від початку до кінця. Кожний розділ передбачається локальним, тому для розуміння досить лише знайомства із змістом розділів 1 і 2. Хоча деяке повторення матеріалу неминуче, для більшості читачів це не буде обтяжливе.

Книга має практичну спрямованість. Якщо розділи уважно вивчені, то велику частину мереж можливо реалізувати на звичайному традиційному комп'ютері. Читачеві настійнорекомендується так і поступати. Ніякий інший метод не дозволить спромогтися такого глибокого розуміння.

Вдячності

Передусім саму глибоку вдячність я хотів би виразити своїй дружині Сарі за те, що вона надихала мене, а також за її терпіння протягом тих місяців, які я провів за друкарською машинкою.

Я хотів би подякувати моїм друзям і колегам, які так великодушно дарували мені свій час і знання, виправляли мої помилки і створювали атмосферу, сприяючу розвитку ідей. Я хотів би виразити мою особливу вдячність Dr. Surapol Dasananda, Santa Clara University; Dr. Elizabeth Center, College of Notre Dame; Dr. Peter Rowe, College of Notre Dame; Caries Rockwell, Microlog Corp.; Tom Schwartz, The Schwartz Associates; Dennis Reinhardt, Dair Corp.; Сої Miles-Schlichting; and Douglas Marquardt. Дякую також Kyla Carlson і Nang Cao за допомогу в підготовці ілюстрацій.

На мені лежить, зрозуміло, відповідальність за ті всі помилки, що залишилися невиправленими, оскільки мої друзі і колеги не могли опікати мене щохвилини.