В книге рассмотрены теоретические основы моделирования искусственных нейронных сетей различной архитектуры. Приведены алгоритмы обучения однослойных и многослойных сетей прямого распространения, самоорганизующихся и рекуррентных сетей. Рассмотрено моделирование многоагентных систем на основе эволюционирующих нейронных сетей. Приводятся оригинальные методики визуализации внутреннего состояния обученной нейронной сети и решения задач классификации, категоризации, прогнозирования, восстановления зашумленной информации. Даны методологические основы проектирования нейросетевых модулей решения задач в виде компьютерных приложений. Приведены описания структур, интерфейсов и компьютерные коды основных блоков нейросетевых приложений. Описаны методы комбинирования градиентных и стохастических алгоритмов обучения для повышения эффективности решения практических задач. Приводятся оригинальные методики решения задач распознавания образов, прогнозирования курсов валют, задач медицинской диагностики. Рассмотрены методы и способы оценки эффективности разработанных нейросетевых моделей. Издание может быть использовано в курсах «Проектирование интеллектуальных систем», «Компьютерные технологии в медико-биологической практике», «Автоматизация обработки медицинской информации», «Управление в биотехнических системах». Может быть, полезно также для научных работников, специализирующихся в области разработки автоматизированных систем искусственного интеллекта и когнитивного моделирования процессов принятия решений.
V knige rassmotreny teoreticheskie osnovy modelirovanija iskusstvennykh nejronnykh setej razlichnoj arkhitektury. Privedeny algoritmy obuchenija odnoslojnykh i mnogoslojnykh setej prjamogo rasprostranenija, samoorganizujuschikhsja i rekurrentnykh setej. Rassmotreno modelirovanie mnogoagentnykh sistem na osnove evoljutsionirujuschikh nejronnykh setej. Privodjatsja originalnye metodiki vizualizatsii vnutrennego sostojanija obuchennoj nejronnoj seti i reshenija zadach klassifikatsii, kategorizatsii, prognozirovanija, vosstanovlenija zashumlennoj informatsii. Dany metodologicheskie osnovy proektirovanija nejrosetevykh modulej reshenija zadach v vide kompjuternykh prilozhenij. Privedeny opisanija struktur, interfejsov i kompjuternye kody osnovnykh blokov nejrosetevykh prilozhenij. Opisany metody kombinirovanija gradientnykh i stokhasticheskikh algoritmov obuchenija dlja povyshenija effektivnosti reshenija prakticheskikh zadach. Privodjatsja originalnye metodiki reshenija zadach raspoznavanija obrazov, prognozirovanija kursov valjut, zadach meditsinskoj diagnostiki. Rassmotreny metody i sposoby otsenki effektivnosti razrabotannykh nejrosetevykh modelej. Izdanie mozhet byt ispolzovano v kursakh «Proektirovanie intellektualnykh sistem», «Kompjuternye tekhnologii v mediko-biologicheskoj praktike», «Avtomatizatsija obrabotki meditsinskoj informatsii», «Upravlenie v biotekhnicheskikh sistemakh». Mozhet byt, polezno takzhe dlja nauchnykh rabotnikov, spetsializirujuschikhsja v oblasti razrabotki avtomatizirovannykh sistem iskusstvennogo intellekta i kognitivnogo modelirovanija protsessov prinjatija reshenij.
