О книге
Рассмотрены различные разделы теории искусственных нейронных сетей на примерах решения задач классификации, кластеризации, прогноза, аппроксимации. Исследованы такие типы сетей, как персептрон с правилом обучения Видроу–Хоффа, многослойные с обратным распространением ошибки, сети c радиальными базисными функциями, Хопфилда, двунаправленной ассоциативной памяти (Коско, BAM), Кохонена.
Для студентов МГТУ им. Н.Э. Баумана, обучающихся по специальностям "Информационная безопасность" и "Информационная безопасность автоматизированных систем", а также для студентов и аспирантов других специальностей, интересующихся современными методами искусственного интеллекта на основе искусственных нейронных сетей.
Список литературы
- Волчихин В.И., Иванов А.И., Назаров И.Г., Фунтиков В.А., Язов Ю.К. Нейросетевая защита персональных биометрических данных. М.: Радиотехника, 2012. 160 с.
- Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей. М.: Вильямс, 2003. 288 с.
- Тадеусевич Р., Боровик Б., Гончаж Т., Леппер Б. Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ. М.: Горячая линия — Телеком, 2011. 408 с.
- Шелухин О.И., Сакалема Д.Ж., Филинова А.С. Обнаружение вторжений в компьютерные сети (сетевые аномалии). М.: Горячая линия — Телеком, 2013. 220 с.
