Правило Хебба с решенным примером

Все рукописные заметки доступны здесь: https://payhip.com/btechtutorial #нейронныесети #мягкиевычисления #машинноеобучение #анализданных #алгоритм Алгоритм Хебба | мягкие вычисления | Нейронные сети Введение: 1.1 Биологические нейроны, модели нейронов МакКаллока и Питтса, типы функций активации, архитектуры сетей, представление знаний, сеть Хебба 1.2 Процессы обучения: обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением 1.3 Правила обучения: правило обучения Хебба, правило обучения перцептрона, правило обучения Дельта, правило обучения Видроу-Хоффа, правило корреляционного обучения, правило обучения «победитель получает всё» 1.4 Приложения и область применения нейронных сетей 10 2 Сети обучения с учителем: 2.1 Сети восприятия – непрерывные и дискретные, теорема сходимости перцептрона, Адалин, Мадалин, метод наискорейшего спуска, – алгоритм наименьших квадратов, линейные и нелинейные разделимые классы и классы шаблонов, 2.2 Сеть обратного распространения, 2.3 Сеть радиальных базисных функций. 12 3 Сети обучения без учителя: 3.1 Конкурентные сети с фиксированными весами, 3.2 Самоорганизующиеся карты признаков Кохонена, обучение векторному квантованию, 3.3 Теория адаптивного резонанса – 1 06 4 Сети ассоциативной памяти: 4.1 Введение, алгоритмы обучения для ассоциации образов, 4.2 Автоассоциативная сеть памяти, гетероассоциативная сеть памяти, двунаправленная ассоциативная память, 4.3 Дискретные сети Хопфилда. 08 5 Нечеткая логика: 5.1 Нечеткие множества, нечеткие отношения, допуск и эквивалентность 5.2 Фазификация и дефазификация 5.3 Нечеткие контроллеры