http://www.onix-trade.net/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C 2026-05-10T13:48:02Z История изменений этой страницы в вики MediaWiki 1.16.2 http://www.onix-trade.net/wiki/index.php?title=%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C&diff=2570&oldid=prev 2009-11-11T22:47:58Z

<p></p> <table style="background-color: white; color:black;"> <col class='diff-marker' /> <col class='diff-content' /> <col class='diff-marker' /> <col class='diff-content' /> <tr valign='top'> <td colspan='2' style="background-color: white; color:black;">← Предыдущая</td> <td colspan='2' style="background-color: white; color:black;">Версия 22:47, 11 ноября 2009</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Строка 1:</td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>'''neural network''' &nbsp;</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"><div>'''neural network''' &nbsp;</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background: #eee; color:black; font-size: smaller;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>-</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div>'''Нейронная сеть''' <del class="diffchange diffchange-inline">- математический алгоритм</del>, <del class="diffchange diffchange-inline">состоящий из простейших вычислительных </del>элементов <del class="diffchange diffchange-inline">– искусственных </del>нейронов, <del class="diffchange diffchange-inline">функционально подобных нейронам мозга</del>. <del class="diffchange diffchange-inline">Каждый нейрон вычисляет взвешенную сумму </del>входных <del class="diffchange diffchange-inline">параметров и производит нелинейное преобразование</del>. <del class="diffchange diffchange-inline">Основной этап работы </del>с <del class="diffchange diffchange-inline">нейросетью – её обучение</del>. &nbsp;</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>'''Нейронная сеть''', <ins class="diffchange diffchange-inline">как правило, представляет собой многослойную сетевую структуру однотипных </ins>элементов <ins class="diffchange diffchange-inline">— </ins>нейронов, <ins class="diffchange diffchange-inline">соединенных между собой и сгруппированных в слои (многослойные нейросети). Входная информация (многомерный информационный поток) подается на нейроны так называемого входного слоя. После прохождения через многослойную структуру выходная информация снимается с выходного слоя нейросети</ins>. <ins class="diffchange diffchange-inline">При прохождении по сети мощность </ins>входных <ins class="diffchange diffchange-inline">сигналов усиливается или ослабляется сетью, что определяется межнейронными связями. Перед непосредственным использованием нейросети на практике ее необходимо «обучить» на примерах, т. е</ins>. с <ins class="diffchange diffchange-inline">помощью коррекции весов межнейронных связей по известным входным параметрам и результатам нейросеть настраивают таким образом, чтобы получить ответ, максимально близкий к правильному. Отметим, что проблему оценки постоянно изменяющихся внешних условий и соответственно степени влияния на рынок тех или иных параметров нейросеть решает благодаря самому принципу построения</ins>.</div></td></tr> <tr><td class='diff-marker'>-</td><td style="background: #ffa; color:black; font-size: smaller;"><div><del class="diffchange diffchange-inline">Нейросети получили распространение с 1980-х гг для решения экономических задач</del>, в <del class="diffchange diffchange-inline">том числе для предсказания значений временного ряда на основе предыдущих</del>.</div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div>&#160;</div></td></tr> <tr><td colspan="2">&nbsp;</td><td class='diff-marker'>+</td><td style="background: #cfc; color:black; font-size: smaller;"><div><ins class="diffchange diffchange-inline">Так</ins>, <ins class="diffchange diffchange-inline">нервная система и мозг человека состоят из нейронов, соединенных между собой нервными волокнами. Нервные волокна способны передавать электрические импульсы между нейронами. Все процессы передачи раздражений от кожи, ушей и глаз к мозгу, процессы мышления и управления действиями - все это реализовано </ins>в <ins class="diffchange diffchange-inline">живом организме как передача электрических импульсов между нейронами</ins>.</div></td></tr> </table>

Ice http://www.onix-trade.net/wiki/index.php?title=%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C&diff=139&oldid=prev 2008-01-12T00:34:14Z

<p>Новая: &#39;&#39;&#39;neural network&#39;&#39;&#39; &#39;&#39;&#39;Нейронная сеть&#39;&#39;&#39; - математический алгоритм, состоящий из простейших вычислительных эле...</p> <p><b>Новая страница</b></p><div>'''neural network''' <br /> <br /> '''Нейронная сеть''' - математический алгоритм, состоящий из простейших вычислительных элементов – искусственных нейронов, функционально подобных нейронам мозга. Каждый нейрон вычисляет взвешенную сумму входных параметров и производит нелинейное преобразование. Основной этап работы с нейросетью – её обучение. <br /> Нейросети получили распространение с 1980-х гг для решения экономических задач, в том числе для предсказания значений временного ряда на основе предыдущих.</div>

Nforce