Висвітлення наукових здобутків українського вченого В. Скока. Дослідження механізмів входу, обробки та передачі електричного струму в нейронних мережах. Вивчення феномену мультиплікації у вегетативних гангліях. Принципи розробки та дії штучного інтелекту.

Производство этилена на нефтехимическом предприятии: синтез и верификация модели сетевого кластера нейронной системы, показатели и критерии её оценки. Показатели эффективности искусственных нейронных сетей, получаемых в процессе их моделирования.

Сущность и архитектура персептрона, характеристика основных моделей. Процесс инициализации и главные процедуры настройки параметров. Создание модели линейной сети. Обучающее правило наименьших квадратов. Задача классификации векторов, фильтрации сигнала.

Изучение затруднения с переключением внимания, которые испытывают многие люди с РАС. Обоснование новой гипотезы о том, что ряд "низкоуровневых" нарушений при аутизме вызван функциональным дефицитом в никотиновой ветви холинергической модулирующей системы.

Психофизиологические основы принятия решений. Доминирующая мотивация как фрагмент афферентного синтеза. Схема архитектуры функциональной системы поведенческого акта с доминантой. "Диффузная модель" и принятие решения в теории функциональных систем.

Основное понятие нейронной сети, история ее развития. Искусственный интеллект и нейронные сети, функции активации. Главные части нервной клетки, характерситика и особенности искусственного нейрона. Рассмотрение основных типов архитектур нейросетей.

Характеристика, структура и задачи нейронных сетей. Направления и разработки нейрокомпьютинга. Искусственные нейронные сети, их черты и задачи. Алгоритм обучения перцептрона и его недостатки. Перечень возможных промышленных применений нейронных сетей.

Нейронные сети: особенности, варианты использования и преимущества. Диагностика и прогнозирование экономических объектов. Применение нейронных сетей в рыночной экономике. Варианты применения искусственных нейронных сетей в задачах бизнес-прогнозирования.

Модель нелокального нейрона, являющаяся обобщением классической модели Дж. Маккалоки и У. Питтса. Когнитивная аналитическая система "Эйдос". Искусственные нейронные сети, проблемы и перспективы. Моделирование иерархических структур обработки информации.

Свойства нейронных сетей, области их применения и классификация. Структура и принципы работы нейронной сети и особенности ее обучения. Нейросетевые системы управления. Разработка нейросевого регулятора с наблюдающим устройством, управление объектом.

Нейронные сети - одно из приоритетных направлений исследований в области искусственного интеллекта. Модель нейрона и его элементы. Классификация и свойства нейронных сетей, концептуальные подходы к их обучению. Представление знаний в нейронной сети.

Рассмотрение нейрокомпьютера как вычислительной системы с архитектурой MSIMD. Базовые архитектуры нейронных сетей. Правило коррекции по ошибке, обучение Больцмана и правило Хебба. Особенности программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений.

Сеть встречного распространения. Первый слой Кохонена. Выход слоя Гроссберга. Обучение сети встречного распространения. Осуществление интерполяции кодов. Послойность сети и матричное умножение. Градиент квадратичной формы, начальная точка и длина шага.

Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.

Примеры определения масштаба функций в нейронных сетях. Математическое описание цифровых моделей в нейронных сетях. Выбор интервала дискретизации, описание процесса квантования по времени. Оптимальная коррекция динамических погрешностей измерений.

Пример работы алгоритма обратного распространения ошибки. Функция активации сигмоидного типа. Геометрическая интерпретация алгоритма обратного распространения. Анализ условий и предпосылок для успешного обобщения. Механизм контрольной кросс-проверки.

Исследование трансформационного влияния нейронных сетей на принятие инвестиционных решений. Рассмотрение типов нейронных сетей, используемых в прогнозной аналитике. Определение преимуществ нейронных сетей в обработке неструктурированных данных.

Ознакомление с основными этапами обработки радиолокационной информации. Характеристика методов сопровождения с использованием нейронных сетей. Определение сущности фильтра Калмана. Рассмотрение особенностей обобщенного графического вида сети Вольтерри.

Искусственные нейронные сети, основы описания многомерных тестовых данных. Построение области допустимых изменений параметров однородных групп, модели регрессии. Определение компонент дискретного конечного множества элементов. Нейронная сеть Хопфильда.

Основные теории искусственных нейронных сетей. Место нейронных сетей в эволюции интеллектуальных систем управления. Преимущества применения нейроинформационных технологий при решении многих как нетрадиционных, так и традиционных задач управления и связи.

Исследование повышения конкурентоспособности российской туристско-рекреационной сферы в условиях внедрения в экономику новых технологий. Использование нейронных сетей в прогнозировании макро- и микроэкономических процессов. Основные функции нейрона.

Искусственные нейронные сети. Весовые коэффициенты синапсов. Организация ассоциативной памяти. Полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей. Схема сети Хопфилда. Классификация по критерию максимального правдоподобия с помощью сети Хэмминга.

Многослойные нейронные сети и алгоритмы их обучения. Персептрон, системы типа Адалайн, алгоритм обратного распространения ошибки. Нечеткие множества и нечеткий вывод. Генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации. Модули нейронного управления.

Характеристика многослойной структуры нейронных сетей. Алгоритм обучения однослойного перцептрона. Построение полного алгоритма нейронных сетей с помощью процедуры обратного распространения. Программирование и применение методов Randomize и Propagate.

Алгоритм обучения нейронной сети с помощью процедуры обратного распространения. Диаграмма сигналов в сети. Программирование нейронной сети с применением объектно-ориентированного подхода. Иерархия классов библиотеки для сетей обратного распространения.

Вклад исследований Уоррена Мак-Каллока и Уолтера Питтса в развитие теории искусственных нейронных сетей. Специфические особенности устройства нейросинаптического процессора, построенного на базе комплементарной структуры металл-оксид-полупроводника.

Классификация систем машинного перевода, автоматическая оценка качества перевода без использования референтных текстов. Методы оценки качества машинного перевода, гибридный машинный перевод. Искусственные нейронные сети, лингвистический анализ переводов.

Оцінка системи нейрон-глія-капіляр в енторинальній ділянці парагіпокампальної закрутки головного мозку людини. Вікова динаміка змін в енторинальній ділянці парагіпокампальної закрутки. Морфометричні показники нейроно-гліально-капілярних відносин.

Фазовая синхронизация импульсной активности удаленных нейронных ансамблей – механизм, позволяющий объяснить, каким образом детский мозг генерирует лингвистические аналогии. Концепция универсальной грамматики Н. Хомского. Эксперименты Патриции Куль.

Аналіз нейропатофізіологічних механізмів зорових, слухових та когнітивних порушень у дітей зі спастичними формами дитячого церебрального паралічу, на основі вивчення викликаної біоелектричної активності мозку і вмісту цитокінів ФНП-б та ІЛ-1в у крові.