ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 ÐÐ± - ÐÐ½ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ...

More documents

Recommendations

Info

ISBN 5–7262–0471–9ЛЕКЦИИ ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕ11. Frolov A. A, Muraviev I. P. Informational characteristics of neural networks capableof associative learning based on Hebbian plasticity // Network. – 1993. – 4. – pp. 495–536.12. Gardner E., Derrida B., Mottishaw P. Zero temperature parallel dynamics for infiniterange spin glasses and neural networks // J. Physique. – 1987. – 48. – pp. 741–755.13. Goles-Chacc E., Fogelman-Soulie F., Pellegrin D. Decreasing energy functions asa tool for studying threshold networks // Discrete Mathematics. – 1985. – 12. –pp. 261–277.14. Hopfield J. J. Neural network and physical systems with emergent collectivecomputational abilities // Proceedings of the National Academy of Science, USA.– 1982. – 79. – pp. 2544–2548.15. Horner H. Neural networks with low levels of activity: Ising vs. McCulloch-Pittsneurons // Z. Physik B. – 1989. – 75. – pp. 133–136.16. Horner H., Bormann D., Frick M., Kinzelbach H., Schmidt A. Transients and basinsof attraction in neural network models // Z. Physik B. – 1989. – 76. – pp. 381–398.17. Husek D., Frolov A. A. Evaluation of the informational capacity of Hopfield networkby computer simulation // Neural Network World. – 1994. – 4. – pp. 53–65.18. Kinzel W. Learning and pattern recognition in spin glass models // Z. Physik B. –1985. – 60. – pp. 205–213.19. Kohring G. A. A high-precision study of the Hopfield model in the phase of brokenreplica symmetry // Journal of Statistical Physics. – 1990. – 59. – pp. 1077–1086.20. Kohring G. A. Convergence time and finite size effects in neural networks// Journal of Physics A: Math. Gen. – 1990. – 23. – pp. 2237–2241.21. Koyama H., Fujie N., Seyama H. Results from the Gardner–Derrida–Mottishawtheory of associative memory Neural Networks. – 1999. – 12. – pp. 247–257.22. Okada M. Notions of associative memory and sparse coding // Neural Networks. –1996. – 9. – pp. 1429–1458.23. Palm G., Sommer F. T. Information capacity in recurrent McCulloch–Pitts networkwith sparsely coded memory states // Network. – 1992. – 3. – pp. 177–186.24. Perez-Vicente C. J., Amit D. J. Optimized network for sparsely coded patterns// Journal of Physics A: Math. Gen.. – 1989. – 22. – pp. 559–569.25. Shigemitsu S., Okada M. Statistical neurodynamics of the sparsely encodedassociative memory (in Japanese) // The Brain & Neural Nerworks. – 1996. – 3.– pp. 58–64.26. Tsodyks M. V. Feigelman M. V. The enhanced storage capacity in neural network withlow activity level // Europhysical Letters. – 1988. – 6. – pp. 101–105.70 УДК 004.032.26 (06) Нейронные сети
А. А. ФРОЛОВ, Д. ГУСЕК, И. П. МУРАВЬЕВАлександр Алексеевич ФРОЛОВ, кандидат физико-математических, докторбиологических наук, профессор, заведующий лаборатории математическойнейробиологии обучения ИВНД и НФ РАН, специалист в областибиомеханики и нейросетевого моделировани функций нервной системы(двигательное управление, ассоциативная память, биофизические механизмыобучения и памяти), автор более 200 статей, 6 изобретений и 2 монографий(по нейросетевым моделям ассоциативной памяти).Душан ГУСЕК, научный сотрудник Института информатики Академиинаук Чешской республики. Область научных интересов: нейронные сети,представление знаний, представление информации и базы данных. Авторболее 50 научных публикаций.URL: http://www.cs.cas.cz/∼dusanИгорь Петрович МУРАВЬЕВ, научный сотрудник лаборатории математичесмкойнейробиологии обучения ИВНД и НФ РАН, специалист в областинейросетевого моделирования ассоциативной памяти, автор более 20 статейи 2 монографий (по нейросетевым моделям ассоциативной памяти).
Page 1 and 2:
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗ
Page 4 and 5:
ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
Page 6 and 7:
Page 8 and 9:
Page 10 and 11:
Page 12 and 13:
Page 14 and 15:
Page 16 and 17:
Page 18 and 19:
Page 20 and 21: ISBN 5-7262-0471-9ЛЕКЦИИ ПО
Page 28 and 29: А. А. ФРОЛОВ 1) , Д. ГУ
Page 72 and 73: Б. В. КРЫЖАНОВСКИЙ,
Page 86 and 87: Н. Г. МАКАРЕНКОИнст
Page 120 and 121:
Page 122 and 123:
Page 124 and 125:
Page 126 and 127:
Page 128 and 129:
Page 130 and 131:
Page 132 and 133:
Page 134 and 135:
Page 136 and 137:
Page 138 and 139:
Page 140 and 141:
Page 142 and 143:
Page 144 and 145:
Page 146 and 147:
Page 148 and 149:
Page 150 and 151:
Page 152 and 153:
Page 154 and 155:
Page 156 and 157:
Page 158 and 159:
Page 160 and 161:
Page 162 and 163:
Page 164 and 165:
Page 166 and 167:
Page 168 and 169:
Page 170 and 171:
Page 172 and 173:
Page 174 and 175:
Page 176 and 177:
Page 178 and 179:
Page 180 and 181:
Page 182 and 183:
Page 184 and 185:
Page 186 and 187:
Page 188:
НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФ
show all

ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 ÐÐ± - ÐÐ½ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ...

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?

ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°Ñ Adobe PDF, ÑÐ°Ð·Ð¼ÐµÑ 2173 ÐÐ± - ÐÐ½ÑÐ¾ÑÐ¼Ð°ÑÐ¸Ð¾Ð½Ð½Ð¾ ...