Здравствуйте, хабраобщество.
У меня в универе начался курс по нейронным сетям и хочу поделиться информацией с вами, заодно и сам буду лучше воспринимать информацию, а значит выигравшими будут все. Поехали.
1. Ben Krose, Valter van de Smagt: Introduction to neural networks.
2. Р. Каллан, Введение в нейронные сети.
3. Саймон Хайкин, Нейронные сети полный курс.
4. Gupta Jin Homma, Statical and Dynamical neural networks.
Первые 2 книги хороши для вступления, первая лучше всего, но она на английском, вторая также, чуть хуже изложена, но на русском.
// тема отдана на самостоятельную обработку.
Теория искусств нейронных сетей появилась, как попытка смоделировать ЦНС (ЦНС — центральная нервная система) высших млекопитающих в 50х годах прошлого столетия.
Выяснилось, что модели искусственных нейронных сетей (Далее ИНС, НС) слишком просты и современные модели нейрофизиологии по сложности на порядок превышает модели НС. Вместе с тем выяснилось, что теория ИНС является прекрасным инструментом для решения сугубо математических задач особенно к класам трудноформализируемых задач.
Под не формализуемыми задачами мы будем понимать задачи, для которых задачу сформулировать невозможно.
К числу таких задач относятся (пример):
Под трудно формализуемыми задачами мы будем подразумевать такие задачи для которых формулировка существует, но детерминированный алгоритм нахождения точного решения либо неизвестен, либо слишком затратный по ресурсам.
Чем выше размерность задачи, тем лучше работает нейронные сети и тем хуже классическая математика.
У меня в универе начался курс по нейронным сетям и хочу поделиться информацией с вами, заодно и сам буду лучше воспринимать информацию, а значит выигравшими будут все. Поехали.
Литература
1. Ben Krose, Valter van de Smagt: Introduction to neural networks.
2. Р. Каллан, Введение в нейронные сети.
3. Саймон Хайкин, Нейронные сети полный курс.
4. Gupta Jin Homma, Statical and Dynamical neural networks.
Первые 2 книги хороши для вступления, первая лучше всего, но она на английском, вторая также, чуть хуже изложена, но на русском.
Биологические основания нейронных сетей
.// тема отдана на самостоятельную обработку.
Теория искусств нейронных сетей появилась, как попытка смоделировать ЦНС (ЦНС — центральная нервная система) высших млекопитающих в 50х годах прошлого столетия.
Выяснилось, что модели искусственных нейронных сетей (Далее ИНС, НС) слишком просты и современные модели нейрофизиологии по сложности на порядок превышает модели НС. Вместе с тем выяснилось, что теория ИНС является прекрасным инструментом для решения сугубо математических задач особенно к класам трудноформализируемых задач.
Под не формализуемыми задачами мы будем понимать задачи, для которых задачу сформулировать невозможно.
К числу таких задач относятся (пример):
- классификация
- кластеризации
- прогнозирования
Под трудно формализуемыми задачами мы будем подразумевать такие задачи для которых формулировка существует, но детерминированный алгоритм нахождения точного решения либо неизвестен, либо слишком затратный по ресурсам.
Чем выше размерность задачи, тем лучше работает нейронные сети и тем хуже классическая математика.
В далеком 2008 году в мои руки попал кубик рубика нестандартных размеров. Как собирать такое чудо, я тогда и понятия не имел. Поначалу мы с друзьями собирали его частично, не имея понятий об алгоритме сборки, но потом захотелось всё-таки научиться собирать его полностью. Через гугл я нашёл некоторое подобие алгоритма сборки, но он к сожалению был неполный и грешил неточностями. Некоторое время анализировав нагугленное и алгоритм классической сборки кубика 3х3х3 я осознал полный алгоритм сборки куба не только 5х5х5, но и 4х4х4 (хотя у меня под рукой не было такого куба, я написал программу для моделирования такого кубика в 3D и проверил алгоритм). Всем, кто хотел бы научиться собирать такой кубик — добро пожаловать под кат. 
Транспортная задача (классическая) — задача об оптимальном плане перевозок товара со складов в пункты потребления на транспортных средствах.
