(Харків : ХНУ імені В. Н. Каразіна, 2021) Гущин, Іван Валерійович; Киричок, Олександр Віталійович; Куклін, Володимир Михайлович
У книзі викладено в значній мірі розвинені в роботах попередників різні способи опису архітектури і проблем оптимізації нейронних мереж. Обговорюються методи навчання нейронних мереж з вчителем і без нього. Детально розглядаються різні технології градієнтного спуску при зворотному поширенні помилки. Обговорюється кластеризація при навчанні без вчителя і на її основі формування класифікацій. Розглянуто прості нейронні мережі і закладені в їх основу ідеї акредитації та асоціативної пам'яті. Представлені приклади нейронних мереж на основі нечіткої логіки. Значна увага приділяється вивченню багатопараметричних нелінійних систем і на цій основі обговорюється перехід до технологій глибокого навчання. Розглянуто різні види сучасних нейромереж. Обговорюються методи перетворення вхідних даних і принципи обробки текстів природної мови. Навчальний посібник є цікавим для аспірантів і студентів факультетів природничо-наукового профілю та комп'ютерних наук, які вивчають системи штучного інтелекту.
