Teskari tarqalishli neyronlarni (kitobda 7-bob) kelgusi mavzuda kiritasizmi? Agar kelgusi mavzuga kiritmasangiz shu mavzuning oxiridan kiritish kerak

https://github.com/CaniaCan/neuralmaster
O'quv to'plamida raqamni topish ehtimoli 0,98 dan katta. Sinov tanlanmasidan raqamni topish ehtimoli katta qismi 0,95 dan oshadi va o'rtacha bu ko'rsatkich 0,91 ga teng. Natijada, o’quv va testlar to'plamida tarmoq barcha 0 va 1 larni tanib oldi, natija 100%. Bu juda yaxshi!
Xuddi shunday yana sakkizta neyronni qo'shib, ularni har bir neyron o'zining alohida raqamiga javob beradigan kirish ma'lumotlari bilan bog'lash orqali siz butun sonlar to'plamini (0 dan 9 gacha) tanib olishingiz mumkin. Raqamlar bosma va qo'lda yozilgan bo'lishi mumkin.
Kirish qiymatlari nafaqat raqamlar yoki belgilarning qiymatlari, balki boshqalari ham bo'lishi mumkin. Masalan, hayvonlarning hech bo'lmaganda bir xil parametrlari, ularning kirish parametrlari ularning vazni, jinsi, yoshi, tanasining boshqa har qanday parametrlari va boshqalar bo'ladi.


13-ma’ruza uchun adabiyotlar

1. Hopfield J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities // Proc. Nat. Acad. Sci. USA. 1982. Vol. 79. P.2554-2558.

2. Башмаков А.И., Башмаков И.А.Интеллектуальные информatsiонные технологии: Учеб.пособие. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. - 304 с : ил. - (Информатика в техническом университете). ISBN 5-7038-2544-Х.
5. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1: Учебное пособие для вузов.-М.: ИПРЖР, 2000. -416 с.
6. Комарцова Л.Г., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры: Учеб. пособие для вузов. -М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. -320 с.
7. Компьютеры и мозг [Электронный ресурс] / А.А. Ежов, С.А. Шумский. - Электрон, текстовые дан. (416768 байт). -М.: Компания «НейрokИнтелсофт», 1999. -Режим доступа: http: //www.neurok.ru/pub/archive/cb.zip.
8. Уоссерман Ф. Нейрокомпьютерная техника. -М.: Мир, 1992.
9. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. Кн. 3: Учебное пособие для вузов. -М.:ИПЖР, 2000. -528 с.
10. Байдык Т.Н. Нейронные сети и задачи искусственного интеллекта. -Киев: Наукова думка, 2001.
11. Стюарт Рассел, Питер Норвиг. Искусственный интеллект: Современный подход. 2-е изд.: пер. с англ. - М.: Изд.дом «Вильямс», 2006. - 1408с.: ил. Парал.тит.англ.
12. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996. 276 с.
13. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. Кн. 3: Учебное пособие для вузов. - М.: ИПЖР, 2000. -528 с.
14. А.В. Гаврилов. Лабораторный практикум по нейронным сетям. Ч. 1. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 1999.
15. С. Короткий, Нейронные сети: алгоритм обратного распространения.
16. С. Короткий, Нейронные сети: обучение без учителя.
17. Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992.
18. Paul J. Werbos, Backpropagation Through Time: What It Does and How to Do It //Artificial Neural Networks: Concepts and Theory, IEEE Computer Society Press, 1992, pp.309-319.
19. Заенцев И. В. Нейронные сети: основные модели. - Воронеж: Изд-во Воронежского госуд. ун-та, 1999. - 76 с.
20. Г. К. Вороновский, К. В. Махотило, С. Н. Петрашев, С. А. Сергеев. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. - Х.: ОСНОВА, 1997. - 112 с.
21. М. Тим Джонс. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. Пер. с англ. Осипов А. И. - М.: ДМК Пресс, 2006. - 312 с.
22. А. А. Ежов, С. А. Шумский. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе. Учеб. Пособие. - М.: МИФИ, 1998. - 222 с.
23. Ньюэлл А., Шоу Дж., Саймон Г. «Моделирование мышления человека с помощью электронно-вычислительной машины» //Хрестоматия по психологии мышления. М.: 1981. С. 305-327.
25. К.Ю. Поляков, В.М. Гуровиц. Язык Python в школьном курсе информатики – М.: Издательский дом МЭИ, 2011. – 424.
26. Г.Россум, Ф.Л.Дж.Дрейк, Д.С.Откидач. Язык программирования Python
27. Марк Лутц. Программирование на Python. 1995г.
28. Девид Бизли. Python -Санкт-Петербург: МЭИ, 2008. – Часть III.
29. Прохоренок Н.А. Python. Самое необходимое. – Санкт-Петербург:
БХВ-Петербург, 2011, –416 с.