Перечень всех демонстрационных примеров, включенных в ППП NNT, можно получить по команде help nndemos.
Персептроны | |
demop1 | Классификация с использованием персептрона с двумя входами |
demop4 | Формирование входных векторов внешнего слоя |
demop5 | Обучение с использованием нормированной функции настройки |
demop6 | Пример линейно неразделимых векторов |
Линейные сети | |
demolin1 | Пример функционирования линейной сети |
demolin2 | Обучение линейного нейрона |
demolin4 | Задача линейной аппроксимации |
demolin5 | Задача с неполными данными |
demolin6 | Задача с линейно зависимыми данными |
demolin7 | Оценка влияния параметра скорости настройки |
demolin8 | Адаптируемый линейный слой |
Радиальные базисные сети | |
demorb1 | Радиальные базисные сети |
demorb3 | Пример неперекрывающихся функций активации |
demorb4 | Пример перекрывающихся функций активации |
demogrn1 | Сеть GRNN и аппроксимация функций |
demopnn1 | Сеть PNN и классификация векторов |
Сети кластеризации и классификации данных | |
Самоорганизующиеся сети | |
democ1 | Настройка слоя Кохонена |
demosm1 | Одномерная карта Кохонена |
demosm2 | Двумерная карта Кохонена |
LVQ-сети | |
demolvq1 | Классификация векторов |
Рекуррентные сети | |
Сети Элмана | |
appelm1 | Сеть Элмана |
Сети Хопфилда | |
demohop1 | Пример двумерной модифицированной сети Хопфилда |
demohop2 | Пример неустойчивой точки равновесия |
demohop3 | Пример трехмерной модифицированной сети Хопфилда |
demohop4 | Пример устойчивых паразитных точек равновесия |
Применение нейронных сетей | |
applin1 | Предсказание стационарного сигнала |
applin2 | Предсказание нестационарного сигнала |
appelm1 | Детектирование амплитуды с помощью сети Элмана |
appcr1 | Распознавание символов |
Нейронные сети и системы управления (среда Simulink) | |
predcstr | Управление каталитическим реактором |
narmamaglev | Управление магнитной подушкой |
mrefrobotarm | Управление звеном робота |
Все демонстрационные примеры описаны в тексте книги.
МОДЕЛЬ НЕЙРОНА И АРХИТЕКТУРА СЕТИ
Модель нейрона