В настоящее время усиливается интерес к использованию искусственных нейронных сетей при получении новых знаний. Теория познания считает для этого типовой такую последовательность действий: созерцание - накопление - кластеризация - классификация - узнавание - предсказание - прогнозирование. Для решения этих задач существуют специальные программные средства. При изучении дисциплины "Нейросетевые технологии" один из её разделов называется "Нейропакеты", которые являются программными средствами для проведения нейросетевых исследований. Наибольшее распространение в нейропакетах получили программные реализации таких нейросетей, как перцептроны и сети Кохонена.С каждым годом появляются новые программные реализации нейросетей - сети RBF, Хопфилда, Хэмминга, свёрточные, рекуррентные, рекурсивные. Изменяются и методы использования нейросетей: глубокое обучение, свёртка, преобразование накапливаемых при обучении нейросетей знаний в правила продукций. Меняются и цели, с которыми проводятся нейросетевые исследования: смысловой поиск информации, анализ тематической структуры текстов, рисунков, музыкальных произведений и т.д. В этой книге речь пойдёт только о трёх некоммерческих программных средствах, два из которых относятся к группе нейропакетов.Раньше считалось, что основной и единственной особенностью нейросетей является "обучение на примерах". Для знакомства с этой особенностью служит приводимая студенческая нейросеть. Нейропакет Deductor Academic даёт возможность увидеть в работе перцептроны и сети Кохонена. Пакет MemBrain расширяет возможности нейропакетов и позволяет решать задачи на основе не только перцептронов и сетей Кохонена, но и использования рекуррентных и рекурсивных искусственных нейронных сетей. Книга предназначена для студентов и полезна всем специалистам, выполняющим нейросетевые исследования.Ключевые слова: нейросетевые исследования; автоматическая классификация; распознавание образов; кластеризация; перцептрон; рекуррентная нейросеть; рекурсия
V nastojaschee vremja usilivaetsja interes k ispolzovaniju iskusstvennykh nejronnykh setej pri poluchenii novykh znanij. Teorija poznanija schitaet dlja etogo tipovoj takuju posledovatelnost dejstvij: sozertsanie - nakoplenie - klasterizatsija - klassifikatsija - uznavanie - predskazanie - prognozirovanie. Dlja reshenija etikh zadach suschestvujut spetsialnye programmnye sredstva. Pri izuchenii distsipliny "Nejrosetevye tekhnologii" odin iz ejo razdelov nazyvaetsja "Nejropakety", kotorye javljajutsja programmnymi sredstvami dlja provedenija nejrosetevykh issledovanij. Naibolshee rasprostranenie v nejropaketakh poluchili programmnye realizatsii takikh nejrosetej, kak pertseptrony i seti Kokhonena.S kazhdym godom pojavljajutsja novye programmnye realizatsii nejrosetej - seti RBF, Khopfilda, Khemminga, svjortochnye, rekurrentnye, rekursivnye. Izmenjajutsja i metody ispolzovanija nejrosetej: glubokoe obuchenie, svjortka, preobrazovanie nakaplivaemykh pri obuchenii nejrosetej znanij v pravila produktsij. Menjajutsja i tseli, s kotorymi provodjatsja nejrosetevye issledovanija: smyslovoj poisk informatsii, analiz tematicheskoj struktury tekstov, risunkov, muzykalnykh proizvedenij i t.d. V etoj knige rech pojdjot tolko o trjokh nekommercheskikh programmnykh sredstvakh, dva iz kotorykh otnosjatsja k gruppe nejropaketov.Ranshe schitalos, chto osnovnoj i edinstvennoj osobennostju nejrosetej javljaetsja "obuchenie na primerakh". Dlja znakomstva s etoj osobennostju sluzhit privodimaja studencheskaja nejroset. Nejropaket Deductor Academic dajot vozmozhnost uvidet v rabote pertseptrony i seti Kokhonena. Paket MemBrain rasshirjaet vozmozhnosti nejropaketov i pozvoljaet reshat zadachi na osnove ne tolko pertseptronov i setej Kokhonena, no i ispolzovanija rekurrentnykh i rekursivnykh iskusstvennykh nejronnykh setej. Kniga prednaznachena dlja studentov i polezna vsem spetsialistam, vypolnjajuschim nejrosetevye issledovanija.Kljuchevye slova: nejrosetevye issledovanija; avtomaticheskaja klassifikatsija; raspoznavanie obrazov; klasterizatsija; pertseptron; rekurrentnaja nejroset; rekursija
