Book Description: Искусственные нейронные сети (Artificial Neural Networks) Федоров Е. Е. 2016 338 Красноармейск, ДВНЗ "ДонНТУ" Summary: Искусственные нейронные сети (INS) - это мощный инструмент для решения сложных задач в различных областях науки и технологий. Этот монография исследует историю развития INS, их классификацию, подходы к обучению и применение в разных областях. В этой книге вы найдете описание различных типов INS, включая модульную связность, связь с обратной связью, время задержек и обратную связь, а также методов настройки и нормализации факторов информации. Introduction: В нашей жизни мы сталкиваемся с большим количеством данных, которые мы должны анализировать и интерпретировать, чтобы принять правильные решения. Искусственные нейронные сети (INS) - это мощный инструмент для решения таких задач. INS позволяют нам моделировать и анализировать сложные системы, помогая нам понять, как они работают и как мы можем использовать их для решения различных проблем.

Искусственные нейронные сети (Искусственные Нейронные сети) Федоров Е.Е. 2016 338 Красноармейск, ДВНЗ «ДонНТУ» Резюме: Искусственные нейронные сети (INS) - это мощный инструмент для решения сложных задач в различных областях науки и технологий. Этот монография исследует историю развития INS, их классификацию, подходы к обучению и применение в разных областях. В этой книге вы найдете описание различных типов INS, включая модульную связность, связь с обратной связью, время задержек и обратную связь, а также методов настройки и нормализации факторов информации. Introduction: В нашей жизни мы сталкиваемся с большим количеством данных, которые мы должны анализировать и интерпретировать, чтобы принять правильные решения. Искусственные нейронные сети (INS) - это мощный инструмент для решения таких задач. INS позволяют нам моделировать и анализировать сложные системы, помогая нам понять, как они работают и как мы можем использовать их для решения различных проблем.

Réseaux neuronaux artificiels (réseaux neuronaux artificiels) Fedorov E.E 2016 338 Red Armaisk, DNZ « DonNTU » Résumé : s réseaux neuronaux artificiels (INS) sont un outil puissant pour relever des défis complexes dans différents domaines de la science et de la technologie. Cette monographie explore l'histoire du développement de l'INS, sa classification, ses approches d'apprentissage et ses applications dans différents domaines. Dans ce livre, vous trouverez une description des différents types d'INS, y compris la connectivité modulaire, la rétroaction, le temps de latence et la rétroaction, ainsi que les méthodes de personnalisation et de normalisation des facteurs d'information. Introduction : Dans nos vies, nous sommes confrontés à beaucoup de données que nous devons analyser et interpréter pour prendre les bonnes décisions. s réseaux neuronaux artificiels (INS) sont un outil puissant pour relever ces défis. s INS nous permettent de modéliser et d'analyser des systèmes complexes, nous aidant à comprendre comment ils fonctionnent et comment nous pouvons les utiliser pour résoudre différents problèmes.

Reti neurali artificiali (Reti Neurali Artificiali) di Fedorov E. E. 2016 338 Krasnoyarmysk, DPP DonNTU Curriculum: Reti Neurali Artificiali (INS) è uno strumento potente per affrontare sfide complesse in diversi ambiti scientifici e tecnologici. Questa monografia esamina la storia dello sviluppo dell'INS, la loro classificazione, approcci di apprendimento e applicazioni in diversi ambiti. In questo libro troverete una descrizione di diversi tipi di INS, tra cui connettività modulare, feedback, tempo di ritardo e feedback, nonché metodi di configurazione e normalizzazione dei fattori di informazioni. Introduction: Nella nostra vita ci troviamo di fronte a un sacco di dati che dobbiamo analizzare e interpretare per prendere le decisioni giuste. reti neurali artificiali (INS) sono un potente strumento per affrontare queste sfide. INS ci permette di modellare e analizzare sistemi complessi, aiutandoci a capire come funzionano e come possiamo utilizzarli per risolvere diversi problemi.

Künstliche neuronale Netze (Artificial Neural Networks) Fedorov EE 2016 338 Krasnoarmeysk, DVNZ „DonNTU“ Zusammenfassung: Künstliche neuronale Netze (INS) sind ein leistungsfähiges Werkzeug zur Lösung komplexer Probleme in verschiedenen Bereichen der Wissenschaft und Technologie. Diese Monographie untersucht die Entwicklungsgeschichte von INS, ihre Klassifizierung, rnansätze und Anwendungen in verschiedenen Bereichen. In diesem Buch finden e eine Beschreibung der verschiedenen Arten von INS, einschließlich modularer Konnektivität, Feedback-Kommunikation, Latenzzeiten und Feedback sowie Methoden zur Konfiguration und Normalisierung von Informationsfaktoren. Einleitung: In unserem ben sind wir mit vielen Daten konfrontiert, die wir analysieren und interpretieren müssen, um die richtigen Entscheidungen zu treffen. Künstliche neuronale Netze (INS) sind ein leistungsfähiges Werkzeug, um solche Probleme zu lösen. Mit INS können wir komplexe Systeme modellieren und analysieren, um zu verstehen, wie sie funktionieren und wie wir sie zur Lösung verschiedener Probleme einsetzen können.

רשתות עצביות מלאכותיות (Artificial Neural Networks) Fedorov E.E. 2016 338 Krasnoarmeysk, DVNZ ”DONTU” Summary: רשתות עצביות מלאכותיות (INS) הן כלי רב עוצמה לפתרון בעיות מורכבות בתחומי מדע וטכנולוגיה. מונוגרפיה זו בוחנת את ההיסטוריה של פיתוח INS, סיווגם, גישותיהם ללמידה, ויישומים ברחבי שדות. בספר זה תמצאו תיאורים של סוגים שונים של INS, כולל קישוריות מודולרית, תקשורת משוב, איחור ומשוב, ושיטות להגדרת ונרמול גורמי מידע. מבוא: בחיינו, אנו עומדים בפני הרבה נתונים שעלינו לנתח ולפרש כדי לקבל את ההחלטות הנכונות. רשתות עצביות מלאכותיות (INS) הן כלי רב עוצמה לפתרון בעיות אלו. INSS מאפשר לנו למדל ולנתח מערכות מורכבות, לעזור לנו להבין איך הם עובדים ואיך אנחנו יכולים להשתמש בהם כדי לפתור בעיות שונות.''

Yapay sinir ağları (Artificial Neural Networks) Fedorov E.E. 2016 338 Krasnoarmeysk, DVNZ "DonNTU" Özet: Yapay sinir ağları (INS), bilim ve teknolojinin çeşitli alanlarındaki karmaşık problemleri çözmek için güçlü bir araçtır. Bu monografi, INS gelişiminin tarihini, sınıflandırmalarını, öğrenmeye yaklaşımlarını ve alanlardaki uygulamalarını araştırmaktadır. Bu kitapta, modüler bağlantı, geri bildirim iletişimi, gecikme ve geri bildirim ve bilgi faktörlerini ayarlama ve normalleştirme yöntemleri de dahil olmak üzere farklı INS türlerinin açıklamalarını bulacaksınız. Giriş: Hayatımızda, doğru kararları almak için analiz etmemiz ve yorumlamamız gereken birçok veriyle karşı karşıyayız. Yapay sinir ağları (INS) bu tür sorunları çözmek için güçlü bir araçtır. INS'ler, karmaşık sistemleri modellememize ve analiz etmemize, nasıl çalıştıklarını ve farklı sorunları çözmek için bunları nasıl kullanabileceğimizi anlamamıza yardımcı olur.

الشبكات العصبية الاصطناعية (الشبكات العصبية الاصطناعية) Fedorov E.E. 2016 338 Krasnoarmeysk، DVNZ «DonNTU» ملخص: الشبكات العصبية الاصطناعية (INS) هي أداة قوية لحل المشكلات المعقدة في مختلف مجالات العلوم والتكنولوجيا. تستكشف هذه الدراسة تاريخ تطوير INS وتصنيفها ونهجها في التعلم وتطبيقاتها عبر المجالات. في هذا الكتاب، ستجد أوصافًا لأنواع مختلفة من INS، بما في ذلك الاتصال المعياري، واتصال التعليقات، والكمون والتعليقات، وطرق ضبط عوامل المعلومات وتطبيعها. المقدمة: في حياتنا، نواجه الكثير من البيانات التي يتعين علينا تحليلها وتفسيرها من أجل اتخاذ القرارات الصحيحة. تعد الشبكات العصبية الاصطناعية (INS) أداة قوية لحل مثل هذه المشكلات. تسمح لنا INSs بصياغة وتحليل الأنظمة المعقدة، مما يساعدنا على فهم كيفية عملها وكيف يمكننا استخدامها لحل المشكلات المختلفة.

인공 신경망 (인공 신경 네트워크) Fedorov E.E. 2016 338 Krasnoarmeysk, DVNZ "DonNTU" 요약: 인공 신경망 (INS) 은 다양한 과학 및 기술 분야의 복잡한 문제를 해결하기위한 강력한 도구입니다. 이 논문은 INS 개발의 역사, 분류, 학습 접근 방식 및 여러 분야의 응용 프로그램을 탐구합니다. 이 책에서는 모듈 식 연결, 피드백 통신, 대기 시간 및 피드백, 정보 요소 설정 및 정규화 방법을 포함하여 다양한 유형의 INS에 대한 설명을 찾을 수 있습니다. 소개: 우리의 삶에서 우리는 올바른 결정을 내리기 위해 분석하고 해석해야하는 많은 데이터에 직면하고 있습니다. 인공 신경망 (INS) 은 이러한 문제를 해결하기위한 강력한 도구입니다. INS를 통해 복잡한 시스템을 모델링하고 분석 할 수있어 시스템의 작동 방식과 사용 방법을 이해하여 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.

人工ニューラルネットワーク（人工ニューラルネットワーク）Fedorov E。E。 2016 338クラスノアルメイスク、DVNZ 「DonNTU」概要：人工ニューラルネットワーク（INS）は、科学技術のさまざまな分野における複雑な問題を解決するための強力なツールです。このモノグラフは、INS開発の歴史、その分類、学習へのアプローチ、および分野を越えたアプリケーションを探求します。この本では、モジュラー接続、フィードバック通信、レイテンシとフィードバック、情報要因の設定と正規化の方法など、さまざまな種類のINSの説明を紹介します。はじめに：私たちの生活の中で、私たちは正しい決定を下すために分析し、解釈しなければならない多くのデータに直面しています。人工ニューラルネットワーク（INS）は、そのような問題を解決するための強力なツールです。INSは、複雑なシステムのモデル化と分析を可能にし、それらがどのように機能し、どのようにしてさまざまな問題を解決できるかを理解するのに役立ちます。

人工神經網絡（人工神經網絡）Fedorov E.E. 2016 338 Krasnoarmeisk，DVNZ 「DonNTU」摘要：人工神經網絡（INS）是解決科學技術各個領域復雜問題的有力工具。本專著探討了INS的發展歷史，其分類，學習方法以及在不同領域的應用。本書將介紹不同類型的INS，包括模塊化連通性、反饋、延遲時間和反饋，以及配置和規範信息因素的方法。簡介：在我們的生活中，我們面臨著大量的數據，我們必須進行分析和解釋才能做出正確的決定。人工神經網絡（INS）是解決此類問題的強大工具。INS使我們能夠模擬和分析復雜的系統，幫助我們了解它們的工作原理以及如何利用它們來解決各種問題。