нейрон

Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы, Рудинский И.Д., Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л., 2013.

Книга посвящена вопросам «интеллектуальных вычислений». Содержит базовые знания о генетических алгоритмах, эволюционном программировании, нечетких системах, а также о связях этих направлений с нейронными сетями. Для научных и инженерно-технических работников в области информатики и вычислительной техники, занимающихся созданием и использованием интеллектуальных систем, а также аспирантов и студентов различных специальностей в области компьютерных технологий.

Нейронные системы обработки информации, Макартичян С.В., Кузнецова Н.С., Дементьев С.С., 2020.

Содержит необходимый теоретический материал для изучения нейронных сетей. В пособии приведены часто применяемые на практике искусственные нейронные сети, а также рассмотрены прикладные возможности нейронных сетей; уделено внимание истории развития искусственного интеллекта и этапам становления нейроинформатики. Предназначено для студентов высших технических учебных заведений по направлению 12.04.01 «Приборостроение».

Синтез искусственного носителя интеллекта, Информационно-биологический подход, Шумилов В.Н., Сырямкин В.И., 2021.

   В книге сформулированы принципы функционирования нервной системы (НС), мозга, дана оценка информационной ёмкости мозга. Предложен механизм, обеспечивающий работу НС за счёт образования в ней следов событий, запоминания факта сочетания событий путём образования парных связей между одновременно возбуждёнными нейронами. Эти связи впоследствии обеспечивают опережающую реакцию организма на последовательности причинно обусловленных событий и тем самым полезность запоминания для выживания организма. Механизмы НС обеспечивают обучение (запоминание), переучивание (на основе перманентного запоминания и забывания), результативную реакцию на события и позволяют мозгу работать без переключений режимов «обучение / функционирование». При сравнительно малом количестве нейронов в НС (или мозге) на основе поступающих сигналов-раздражителей обеспечивается одноступенчатое прогнозирование. По мере роста количества нейронов появляется прогноз на основе прогноза, прогнозирование становится многоступенчатым, появляется мышление.
Приведена схема электрическая принципиальная модели мозга и составляющих его логических элементов, а также дана структура синтезированного искусственного носителя интеллекта на основе биолого-электрической модели человеческого мозга и нейро-нечетких информационных технологий.
Для всех интересующихся вопросами функционирования нервной системы, мозга.

Нейроны сетчатки, Школьник-Яррос Е.Г., Калинина А.В., 1985.

В книге изложены экспериментальные данные авторов и обобщены современные достижения в исследовании морфофункциональной организации сетчатки. Приводятся материалы сравнительного изучения сетчатки низших позвоночных и млекопитающих. Морфологические факты обсуждаются в свете данных ультраструктуры и в связи с экологическими закономерностями. Книга представляет интерес для биологов, морфологов, физиологов, зоологов, врачей-окулистов и специалистов по биологической кибернетике.

Нейронное программирование диалоговых систем, Толкачев С., 2019.

Аннотация.

В книге изложены методы построения динамических диалоговых интернет-приложений на основе нейронных лингвистических моделей. Описаны способы конструирования лингвистических нейронов и их применения для решения различных прикладных задач. В качестве приложения в книгу включены программы, позволяющие читателю самостоятельно экспериментировать с простейшими нейронными моделями.

Введение в нейронные сети, Барский А.Б., 2016.

На основе положений математической логики событий исследуются нейронные сети, имитирующие механизмы работы мозга. Эти механизмы реализуют операции вывода по "нечеткой" логике в составе систем искусственного интеллекта - распознавания, управления и принятия решений - во всех областях человеческой деятельности. Рассмотрение многих примеров демонстрирует простейший подход к построению и развитию обученных нейронных сетей "подзадачу", а также трассировку - обучение при заданной структуре сети. Главной целью данного курса является демонстрация и внедрение универсального подхода, способного вывести проблему нейронных сетей с уровня частного применения на уровень массового использования практически во всех областях знаний, где требуется логически обосновать принимаемое решение. Утверждается, что самый простой подход к построению нейронных сетей на основе реализуемой нейроном «нечёткой» логики (логических нейронных сетей), продиктован практикой ясного мышления человека. Этот подход приводит к построению всего лишь однослойных нейронных сетей с простейшей функцией активации нейрона, при необходимости дополненных обратными связями.

Тайны восприятия - Хакен Г., Хакен-Крелль М. - 2002

Главная идея этой книги такова: человеческий мозг является самоорганизующейся системой. И хотя эта система - самая сложная из всех известных нам, она все же соответствует принципам синергетики. Синергетика - это созданная Германом Хакеном наука о взаимодействии. На законах синергетики основан и новый тип компьютера, обладающий основными свойствами человеческого восприятия. Эта книга предлагает нам новый ключ к пониманию важнейших функций головного мозга.
Для широкого круга читателей.