POLECAMY
Autor:
Wydawca:
Format:
ibuk
Publikacja Wydawnictwa WNT, dodruk Wydawnictwo Naukowe PWN
Niniejsza książka wprowadza w istotę zagadnienia sztucznych sieci neuronowych, zaprezentowano w niej:
- właściwości i działanie ich pierwowzoru, czyli układu nerwowego człowieka
- opis sieci metodami mechaniki statystycznej
- dynamiczne właściwości układów neuronowych z uwzględnieniem czasowej ewolucji chaotycznej
- rezonans stochastyczny
- zastosowanie sieci komórkowych oraz chaotycznych.
Publikacja polecana studentom, doktorantom i pracownikom naukowym zainteresowanym sztucznymi sieciami neuronowymi.
Rok wydania | 2018 |
---|---|
Liczba stron | 204 |
Kategoria | Neurologia |
Wydawca | Wydawnictwo Naukowe PWN |
ISBN-13 | 978-83-01-19732-2 |
Język publikacji | polski |
Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
POLECAMY
Ciekawe propozycje
Spis treści
PRZEDMOWA | 9 |
PODZIĘKOWANIA | 11 |
1 WSTĘP | 13 |
2 PODSTAWOWE WŁAŚCIWOŚCI UKŁADU NERWOWEGO CZŁOWIEKA | 18 |
2.1. Wiadomości wstępne | 18 |
2.2. Budowa i działanie neuronu | 20 |
2.3. Sieć neuronowa | 26 |
2.4. Właściwości pamięciowe mózgu | 29 |
2.5. Metody badania sieci neuronowych | 31 |
3 MODELOWANIE NEURONU I SIECI NEURONOWEJ | 33 |
3.1. Modele pojedynczego neuronu | 33 |
3.2. Opis neuronu z uwzględnieniem szumu | 37 |
3.3. Sztuczna sieć neuronowa | 39 |
4 EWOLUCJA CZASOWA SZTUCZNYCH SIECI NEURONOWYCH | 42 |
4.1. Działanie sieci neuronowej | 42 |
4.2. Podstawowe rodzaje dynamiki sztucznych sieci neuronowych | 46 |
4.3. Porównanie dynamiki biologicznych i sztucznych sieci neuronowych | 48 |
4.4. Funkcja energetyczna sieci | 48 |
4.5. Krajobraz energetyczny sieci | 51 |
4.6. Porównanie efektywności różnych rodzajów dynamiki sieci | 53 |
5 SIECI NEURONOWE HOPFIELDA | 56 |
5.1. Model Hopfielda | 56 |
5.2. Opis właściwości pamięciowych sieci neuronowej | 58 |
5.3. Właściwości pamięciowe sieci Hopfielda | 59 |
5.4. Stabilność zapamiętanych wzorców | 62 |
5.5. Połączenia synaptyczne z szumem | 65 |
5.6. Sieci z rozrzedzeniem połączeń synaptycznych | 66 |
5.7. Sieci z połączeniami synaptycznymi ograniczonymi | 68 |
5.8. Zapamiętywanie wzorców skorelowanych | 71 |
5.9. Oszacowanie pojemności pamięciowej sieci neuronowej człowieka | 73 |
6 SIECI NEURONOWE KOMÓRKOWE | 74 |
6.1. Wiadomości wstępne | 74 |
6.2. Struktura i dynamika sieci | 74 |
6.3. Zastosowania sieci komórkowych | 77 |
6.4. Właściwości pamięciowe sieci komórkowych | 80 |
7 MECHANIKA STATYSTYCZNA SIECI NEURONOWYCH | 84 |
7.1. Wiadomości wstępne | 84 |
7.2. Układy magnetyczne | 84 |
7.3. Opis ewolucji czasowej sieci neuronowej | 92 |
7.4. Teoria pola średniego dla modelu Hopfielda | 94 |
7.5. Obliczenie energii swobodnej modelu Hopfielda | 101 |
7.6. Pojemność pamięciowa sieci Hopfielda | 103 |
8 WYBRANE METODY BADANIA NIELINIOWYCH UKŁADÓW DYNAMICZNYCH | 110 |
8.1. Nieliniowe układy dynamiczne i chaos | 110 |
8.2. Ogólny opis układów nieliniowych | 112 |
8.3. Atraktory układów nieliniowych | 113 |
8.4. Przekroje Poincarégo | 114 |
8.5. Wykładniki Lapunowa | 115 |
8.6. Transformata Fouriera i widmo mocy | 117 |
8.7. Diagramy przestrzenno-czasowe | 118 |
8.8. Entropia wzorca | 121 |
8.9. Odchylenie średnie i aktywność neuronów | 123 |
8.10. Drogi do chaosu | 124 |
8.11. Stany przejściowe | 128 |
9 DYNAMIKA NIELINIOWA SIECI NEURONOWYCH | 130 |
9.1. Wiadomości wstępne | 130 |
9.2. Dynamika małych sieci | 131 |
9.3. Łańcuch neuronów | 134 |
9.4. Sieć komórkowa z pobudzeniem | 142 |
9.5. Rezonans stochastyczny | 150 |
10 ZASTOSOWANIA CHAOTYCZNYCH UKŁADÓW NEURONOWYCH | 156 |
10.1. Właściwości pamięciowe sieci chaotycznych | 156 |
10.2. Modelowanie zjawisk fizycznych w układach złożonych | 164 |
10.3. Optymalizacja w sieciach chaotycznych | 170 |
11 PRZYKŁAD ZASTOSOWANIA SIECI KOMÓRKOWYCH – SYSTEM ANALIZY BEZPIECZEŃSTWA | 177 |
11.1. Bezpieczeństwo pracy robota | 177 |
11.2. System analizy bezpieczeństwa | 179 |
11.3. Układ sieci komórkowych do ekstrakcji cech | 182 |
11.4. Lokalizacja położenia ramienia robota | 184 |
11.5. Oprogramowanie systemu | 186 |
12 MÓZG A SZTUCZNE SIECI NEURONOWE | 188 |
LITERATURA | 193 |
SKOROWIDZ | 201 |