| Найдено документов - 2 | Найти похожие: "Заглавие" = 'Практика нейросетевого моделирования' | Версия для печати |
Сортировать по:
1. Документ
Хливненко, Л. В.
Практика нейросетевого моделирования : учебное пособие / Л. В. Хливненко, Ф. А. Пятакович. — Санкт-Петербург : Лань, 2024. — 200 с. : ил. — ISBN 978-5-507-47590-2. — Текст : электронный.
Практика нейросетевого моделирования : учебное пособие / Л. В. Хливненко, Ф. А. Пятакович. — Санкт-Петербург : Лань, 2024. — 200 с. : ил. — ISBN 978-5-507-47590-2. — Текст : электронный.
Внешний ресурс:
ЭБС "Лань". Электронная версия. Доступ по логину и паролю. Доступ до 14.02.2026
Подробнее
Авторы: Хливненко Л. В., Пятакович Ф. А.
Отраслевые рубрики: информатика, искусственный интеллект, нейронные сети
Ключевые слова: зашумленные изображения, интеллектуальные системы анализа данных, искусственные нейронные сети (ИНС), компьютерное моделирование, конкурентное обучение, машинное обучение, медицинская диагностика, метод градиентного спуска, многоагентные системы, многослойные нейронные сети (МНС), нейронные сети, нейросетевое моделирование, нейросетевые алгоритмы, однослойные нейронные сети, распознавание образов, рекуррентные нейронные сети, самоорганизующиеся нейронные сети, сети Хопфилда, сеть Кохонена, системы коллективного человеко-машинного интеллекта, стохастические нейронные сети, Хебба правило, эволюционирующие нейронные сети, эволюционное моделирование, эталонные образы
Индексы ББК: 16.632я73, 32.818.1я73
Переиздания: DU/637841544
Представления: Формат MARC21
2. Книга
Полочный шифр: 16.632я73 испр. - Х 56
Хливненко, Л. В.
Практика нейросетевого моделирования : учебное пособие / Л. В. Хливненко, Ф. А. Пятакович. — Санкт-Петербург : Лань, 2019. — 200 с. : ил. — ISBN 978-5-8114-3639-2. — Текст : непосредственный.
Практика нейросетевого моделирования : учебное пособие / Л. В. Хливненко, Ф. А. Пятакович. — Санкт-Петербург : Лань, 2019. — 200 с. : ил. — ISBN 978-5-8114-3639-2. — Текст : непосредственный.
Экземпляры: Всего: 6, из них: аб.-6 в наличии 4
Дисциплина из КО: Методы и технологии машинного обучения в прикладных задачах
Подробнее
Авторы: Хливненко Л. В., Пятакович Ф. А.
Отраслевые рубрики: информатика, искусственный интеллект, нейронные сети
Ключевые слова: зашумленные изображения, интеллектуальные системы анализа данных, искусственные нейронные сети (ИНС), компьютерное моделирование, конкурентное обучение, машинное обучение, медицинская диагностика, метод градиентного спуска, многоагентные системы, многослойные нейронные сети (МНС), нейронные сети, нейросетевое моделирование, нейросетевые алгоритмы, однослойные нейронные сети, распознавание образов, рекуррентные нейронные сети, самоорганизующиеся нейронные сети, сети Хопфилда, сеть Кохонена, системы коллективного человеко-машинного интеллекта, стохастические нейронные сети, Хебба правило, эволюционирующие нейронные сети, эволюционное моделирование, эталонные образы
Индексы ББК: 16.632я73, 32.818.1я73
Переиздания: UNIDUBNAa8c6c781e27b4b33bf1636656e65d4ec
Представления: Формат MARC21