Причем здесь линейный персептрон? MЛП, или MLP - multilayer perceptron, или рускими словами, многослойный персептрон, он разделит на классы скольугодно сложное пространство. Разница в учителе, PNN задачи классификации, MLP задачи апроксимации по большей части. Какая задача, так и обзываем сетку.
Donald Spechtの論文「Probabilistic Neural Networks for Classification and Mapping」と「Associative Memory and Probabilistic Neural Networks」を探して読んでみることをお勧めします。
Исходя из Вашей логики к какому классу вы отнесете свети свертки (convolutional neural net)? Я на легко могу использовать MLP для классификации по вероятностному признаку, но это не будет PNN сетью.
В свое время когда Беттер победил на конкурсе развернулась бурная дискуссия на предмет PNN (https://forum.mql4.com/ru/9502), рекомендую ее все же посмотреть.
В первую очередь PNN имеет архитектурные отличия, т.е. как связаны нейроны между собой, скрытый и выходной слои, не являются полносвязными.
Рекомендую найти и почитать две статьи, Дональда Спехтома (Donald Specht): Probabilistic Neural Networks for Classification и Mapping or Associative Memory and Probabilistic Neural Networks.
1)Первое и основное отличие это то как интерпретируются выходы сети и с помощью чего обеспечивается однозначность (относительная) этой интерпретации.
В случае с PNN, сеть разрабатывалась для классификации\кластеризации данных, следовательно имеет не полносвязую структуру, MLP - полносвязную.
2)Еще одним отличием является то, что PNN может используются различные ф-ции активации для различных слоев, скажем для выходного слоя использует радиально-базисная ф-ция,
а MPL традиционно использует для всех слоев одну и туже ф-цию.
3)PNN может решать задачи MPL, только это будет уже не PNN, а вариация на базе не полносвязной архитектуры, точно также и в обратную сторону.
4)Относительно нелинейного преобразования, да согласен, любая НС - это нелинейное преобразование (или линейное, однослойные персептрон тоже НС) и важно понимать как это работает,
но вы опускаете еще один факт, НС учитывает внутреннюю архитектуру связей - вы забываете, что в основу мат. аппарата все же лег биологический прототип и когнитрон, к примеру, ближе всего к его
реализации.
5)Автор ветки интересовался мат. аппаратом, статьи и перво источники лучше всего его раскрывают. :) А отличительные признаки я назвал вам сразу - архитектура. И здесь не стремление авторов
"оставить свой след в искусстве", все проще и сложнее - необходимо однозначное правило интерпретации выходов, при различных исходных данных (данных с различных прикладных областей).
ニューラルネットワークを用いた技術的な実行に関する事例.pdf フォレックス・パターンとプロアバビリティ.pdf ゴーバン・A.N. ニューロインフォマティクス私たちは何なのか、どこへ行くのか、どのように私たちの道を測るのか.pdf ヘイキン S. カルマンフィルタリングとニューラルネットワーク.djvu IskusstvennyeNeironnyeSeti.TeoriyaIPraktika_cover.jpeg。 ヨンソン・F．マーカスデジタル化された実地形図上での車両経路探索。第1部.doc ヨンソン・F．マーカスデジタル化された実地形図上での車両の最適経路の探索．第2部.doc クロースBニューラルネットワークの入門書。1996.djvu ロング、パークス ニューラルネットワークモデリング.djvu EURUSDのモデリングとトレーディング.pdf ニューラルネットワークによるトレンド予測マニュアル.pdf rbfkalman.pdf 東芝ニューロンチップ.pdf リカレントニューラルネットワークを用いたFXの予測.pdf Barskyi A.B. Neural Networks 認識、制御、意思決定.2004.pdf バーキンブリット・M.B.・ニューラルネットワークス 1993.djvu Bastens D. Neural Network and Financial Markets.トレーディングにおける意思決定.djvu Vapnik V.N. 経験的データからの依存関係の再構築。1997.djvu Voronovsky G.K. Genetic Algorithms, Artificial Neural Network and Virtual Reality Problems. ガルーシキンA.I. ニューラルネットワークの理論.第1巻 2000.djvu Goldstein B.S. Intelligent Networks.2000.djvu Gorban A.N. Generalized approximation theorem and computational capabilities of neural networks.pdf. Gorbunova E.O. Kirdinキネティックマシンのアルゴリズム的普遍性.pdf ゴルブノワE.O.ニューロインフォマティクスの方法。Kirdin運動機械のための単純なプログラムの有限性と決定性.pdf Jane Anil K. Introduction to Artificial Neural Networks.pdf Dorrer M.G. ニューラルネットワークによるグループ関係の直感的な予測.pdf Dorrer M.G. Methods of neuroinformatics（ニューロインフォマティックスの方法）.任意変換器を用いた半階層予測器による多次元関数の近似.pdf Dubrovich V.I. Subbotin S.A. Algorithm of Accelerated Learning of Perseptrons.pdf Ezhov A. Shumsky S. Neurocomputing and its applications in Economics and Business（ニューロコンピューティングと経済・ビジネスへの応用）.djvu Zhukov L.A. 教育研究活動へのニューラルネットワーク技術の活用.pdf Zaentsev I.V. Neural networks basic models.1999.pdf ザハロフ V.N. ホロシェフスキー V.F. 人工知能.第3巻ソフトウェアとハードウェア 1990.djvu カランR. ニューラルネットワークの基本概念.djvu Kgur P.G. Neural networks and neurocomputers.pdf コマシンスキー V.I. ニューラルネットワークとその制御・通信システムにおける応用 2003.pdf Korotky S. Hopfield と Hamming ニューラルネットワーク.pdf Korotky S. Neural networks.逆伝播アルゴリズム.pdf Korotky S. Neural networks.教師なしで学ぶ.pdf Korotky S. Neural networks.基本コンセプト.pdf Krisilov V.A. Kondartiuk A.V. ニューラルネットワークの入力データの変換による識別性の向上.pdf Krisilov V.A. Oleshko D.N. Methods of Acceleration of Training of Neural Network.doc Krisilov, V.A., Chumichkin, K.V. 学習サンプルの適応的簡略化によるニューラルネットワーク学習の高速化. Krisilov V.A. ニューラルネットワークの予測タスクにおける初期データの提示.pdf クルーグロフ V.V.ファジーロジックと人工ニューラルネットワーク.djvu Kruglov, Borisov - 人工ニューラルネットワーク。理論と実践, 2002.djvu Kruglov, Borisov - 人工ニューラルネットワーク。理論と実践, 2002.txt Liu B. 不定形計画法の理論と実践, 2005.djvu マッカロク・W・ピッツ W. 神経活動に関連するアイデアの論理的計算.pdf マーケルJ.D.線形音声予測。1980.djvu ミラークス E.M. ニューロコンピュータ。規格案です。1998.pdf ナバン T.N. ゾマヤ A.性能最適化のためのニューラルネットワーク構造作成の問題点について.pdf ナパルコフ A．V., Pragina L. L.-人間の脳と人工知能.docx Oleshko D.N. 「時系列の挙動予測タスクにおけるニューラルネットワークの学習の質と速度の向上」.doc Oleshko D.N. ニューラルネットワークの学習の質と速度を向上させる.doc Ostrovsky S. Neural Networks for Information Processing 2000.djvu Pitenko A.A. GISの分析的問題を解決するためのニューラルネットワーク技術の使用.pdf ニューラルネットのエラー。シナプス重みの誤差の計算。1998.pdf Subbotin S.A. Neurocybernetics in the USSR-CIS - Analyses of Inventions and Patents.pdf. 時系列予測におけるニューラルネットワークの学習サンプル形成時の状況説明のサイズの選択.doc Tarasenko R.A. 時系列予測のタスクにおけるニューラルネットワークの学習選択品質の予備的推定.doc ニューラルネット機械学習の技術的側面.2006.pdf Tyumentsev Yu.V. Intelligent Autonomous Systems - a Challenge for Information Technologies.pdf Wosserman, F. Neurocomputer Engineering.doc Wosserman, F. Neurocomputer Engineering.理論と実践.doc ハイキンS。ニューラル・ネットワーク - コンプリート・コース.djvu Tsaregorodtsev V.G. 学習可能な人工ニューラルネットワークによるデータテーブルからの半経験的知識生産.pdf
DSPで。
Arndt J. Algorithms for Programmers アイデアとソースコード.pdf Les Thede Practical Analog and Digital Filter Design.2004.pdf O'Leary 2002 DSPディレクトリ.pdf Paillard B. An Introduction To Digital Signal Processors（デジタルシグナルプロセッサ入門）.2002.pdf Rorabauch, Britton Digital Filter Designer`s Handbook.1989.pdf ストランネビー、ダグデジタル信号処理 DSPとその応用。2001.pdf Eificher E. Jervis B. Digital Signal Processing.実践的なアプローチ2004.djvu アノヒナA.M.物理実験の測定システムにおける信号のデジタル処理。フィルタの計算.pdf Antonyu A. デジタルフィルター。解析と設計。1983.djvu アルチュノフP.A.アルゴリズム測定の理論と応用.1990.djvu ベロジェドフ M.V. デジタルフィルタの設計法2004.pdf Bleihut R. デジタル信号処理のための高速アルゴリズム。1989.djvu Bogner, R. Konstantinidis, A. デジタル・フィルタリングの紹介。1976.djvu Bracewell R. Hartley Transform（ハートリー変換）。理論と実践1990.djvu Vinokurov A. GOST 28147-89暗号化アルゴリズムその使用とIntel x86プラットフォームのコンピュータのための実現.djvu ウェーブレット変換の理論と実際.1999.djvu Gold, B. Digital Signal Processing.1973.djvu デジタル信号処理.1990.djvu グートニコフV.S.測定信号のフィルタリング。1990.djvu ダビドフ A.V. デジタル信号処理.docx ダビドフ A.V. デジタル信号処理.pdf Dakhnovich A.A.pdf デニセンコ A.N. シグナルズ。理論無線工学.djvu フーリエ変換、ウォルシュ変換、ハール変換。パート1.djvu フーリエ変換、ウォルシュ変換、ハール変換。パート2.djvu フーリエ変換、ウォルシュ変換、ハール変換。第3部.djvu Zverev V.A. Stromkov A.A. 数値計算機によるノイズからの信号抽出 2001.djvu Kay, S.M. Modern Spectral Analysis Methods.djvu Kolos M.V. Optimal digital filtering methods（最適デジタル・フィルタリング法）。2000.pdf コマロフ A.V. デジタル信号処理装置。2003.doc クリシロフ V.A. ポベレシュニック S.M. 構造柔軟性のある多項式および調和級数による複素依存性の近似.pdf クリシロフ V.A. 分類学課題における離散特徴空間での誤ったコンパクト性問題.pdf Kuo B. デジタル制御システムの理論と設計.1986.djvu Lazarev, S. オートメーション機器における信号処理のための高速フーリエ変換.pdf デジタルモデリングの方法。1988.pdf ルーキン A．デジタル信号処理入門2002.djvu Nussbaumer G. Fast Fourier Transform and convolution algorithms.1985.djvu Olsson G. Digital Automation and Control Systems.第1部2001.djvu Olsson G. Digital Automation and Control Systems.第2部2001.djvu ディジタル信号処理.1979.djvu Ostapenko A.G. マイクロプロセッサにおける再帰的フィルタ.1988.djvu ラビーナー L. グールド B. デジタル信号処理の理論と応用.1978.djvu ラビーナー L.R. シェーファー R.V. デジタル信号処理.1981.pdf ラジオテクニカ ¹03 2000_00.djvu ITU勧告G721rus.djvu ITU勧告G726とG727のADICMアルゴリズム比較.djvu ITU G726 Recommendation Annex A.djvu ITU G727勧告.djvu ITU G727勧告 Appendix A.djvu Robinson E.A. Spectral Estimation Theory Developmentの歴史.1982.djvu Rossiev A.A. Curve data modelling for gap recovery in tables.pdf. 佐藤雄一郎 信号処理.djvu Sergienko A.B. デジタル信号処理。2003.djvu Sibert, W.M. Circuits, Signals, Systems.第1部1988.djvu Sibert, U.M. Circuits, signals, systems.第2部1988.djvu Sizikov V.S. Stable Methods of Processing of Measurement Results（測定結果の安定的処理方法）1999.pdf シンクレア，ジャンデジタルオーディオエンジニアリング入門。1990.djvu ソローニナ A．デジタル信号処理のアルゴリズムとプロセッサー。2002.djvu デジタル信号処理の基礎.2005.djvu Stepanov A.V. 無線通信システムにおけるコンピュータ信号処理の方法.doc Trachtman A.M. 有限区間における離散信号理論の基礎。1975.djvu ウィドロー B．適応型信号処理。1989.djvu ウォルト・ケスター デジタル信号処理アナログ・デバイセズ.pdf フィンク L.M. 信号、干渉、エラー。第1部1984.djvu Fink, L.M. Signals, Interference, Errors（信号、干渉、エラー）。第2部1984.djvu フィンク L.M. 離散メッセージ伝送の理論 Part 1 1970.djvu フィンク L.M. 離散メッセージ伝送の理論 Part 2 1970.djvu フラナガンD.L. 音声の分析、合成、知覚。1968.djvu フランクス・L・シグナル・セオリー1974.djvu ハーケヴィッチA.A. 干渉制御。1965.djvu ヘミング、R.W.デジタルフィルター。1980.djvu 黄寅斯：デジタル画像処理の高速アルゴリズム 1984.djvu Shchatilov V. Prospects of New Analog Devaces Solutions Application in Modern Digital Communication Systems.pdf Yaroslavsky L.P. 光学とホログラフィーのデジタル信号処理.djvu
A case study on using neural networks to perform technical.pdf Forex Patterns and Proababilities.pdf Gorban A.N. Neuroinformatics. What are us, where are we going, how to measure our way.pdf Haykin S. Kalman filtering and neural networks.djvu IskusstvennyeNeironnyeSeti.TeoriyaIPraktika_cover.jpeg Jonsson F. Markus. Поиск оптимального пути для транспортных средств на оцифрованых картах реальной местности. Часть 1.doc Jonsson F. Markus. Поиск оптимального пути для транспортных средств на оцифрованых картах реальной местности. Часть 2.doc Krose В. An introduction to Neural networks. 1996.djvu Long, Parks Neural Network Modeling.djvu Modelling and Trading EURUSD.pdf Neural_Network_Trend_Predictor_Manual.pdf rbfkalman.pdf ToshibaNeuronChip.pdf Using Recurrent Neural Networks To Forecasting of Forex.pdf Барскии А.Б. Нейронные сети распознавание, управление, принятие решений. 2004.pdf Беркинблит М.Б. Нейронные сети 1993.djvu Бэстенс Д. Нейроннные сети и финансовые рынки. Принятие решений в торговых операциях.djvu Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. 1997.djvu Вороновский Г.К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности.pdf Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1 2000.djvu Гольдштейн Б.С. Интеллектуальные сети. 2000.djvu Горбань А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычисительные возможности нейронных сетей.pdf Горбунова Е.О. Алгоритмическая универсальность кинетической машины Кирдина.pdf Горбунова Е.О. Методы нейроинформатики. Финитность и детерминированность простых программ для кинетической машины Кирдина.pdf Джейн Анил К. Введение в искусственные нейроные сети.pdf Доррер М.Г. Интуитивное предсказание нейросетями взаимоотношений в группе.pdf Доррер М.Г. Методы нейроинформатики. Аппроксимация многомерных функций полутораслойным предиктором с произвольными преобразователями.pdf Дубрович В.И. Субботин С.А. Алгоритм ускоренного обучения персептронов.pdf Ежов А. Шумский С. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе.djvu Жуков Л.А. Использование нейросетевых технологий для проведения учебно-исследовательских работ.pdf Заенцев И.В. Нейронные сети основные модели. 1999.pdf Захаров В.Н. Хорошевский В.Ф. Искусственный интеллект. Том 3. Программные и аппаратные средства 1990.djvu Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей.djvu Кгур П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры.pdf Комашинский В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи 2003.pdf Короткий С. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.pdf Короткий С. Нейронные сети. Алгоритм обратного распространения.pdf Короткий С. Нейронные сети. Обучение без учителя.pdf Короткий С. Нейронные сети. Основные положения.pdf Крисилов В.А. Кондартюк А.В. Преобразование входных данных нейросети с целью улучшения различимости.pdf Крисилов В.А. Олешко Д.Н. Методы ускорения обучения нейронных сетей.doc Крисилов В.А. Чумичкин К.В. Ускорение обучения нейронных сетей за счет адаптивного упрощения обучающей выборки.pdf Крислов В.А. Представление исходных данных в задачах нейросетевого прогнозирования.pdf Круглов В.В. Нечеткая логика и искуственные нейроные сети.djvu Круглов, Борисов - Искусственные нейронные сети. Теория и практика, 2002.djvu Круглов, Борисов - Искусственные нейронные сети. Теория и практика, 2002.txt Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования 2005.djvu Мак-Каллок У., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности.pdf Маркел Дж.Д. Линейное предсказание речи. 1980.djvu Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. 1998.pdf Набхан Т.Н. Зомая А. О проблемах создания нейросетевых структур для оптимизации функционирования.pdf Напалков А. В., Прагина Л. Л. - Мозг человека и искусственный интеллект.docx Олешко Д.Н. Повышение качества и скорости обучения нейронных сетей в задаче прогнозирования поведения временных рядов.doc Олешко Д.Н. Повышение качества и скорости обучения нейроных сетей.doc Островский С. Нейронные сети для обработки информации 2000.djvu Питенко А.А. Использование нейросетевых технологий при решении аналитических задач в ГИС.pdf Сенашова М.Ю. Погрешности нейронных сетей. Вычисление погрешностей весов синапсов. 1998.pdf Субботин С.А. Нейрокибернетика в СССР-СНГ - Аналитических обзор изобретений и патентов.pdf Тарасенко Р.А. Выбор размера описания ситуации при формировании обучаюей выборки для нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов.doc Тарасенко Р.А. Предварительая оценка качества обучающей выборки для нейроных сетей в адачах прогнозирования временных рядов.doc Терехов С.А. Технологические аспекты обучения нейросетевых машин. 2006.pdf Тюменцев Ю.В. Интеллектуальные автономные системы - вызов информационным технологиям.pdf Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника.doc Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика.doc Хайкин С. Нейронные сети - полный курс.djvu Царегородцев В.Г. Производство полуэмпирических знаний из таблиц данных с помощью обучаемых искусственных нейронных сетей.pdf
По ЦОС:
Arndt J. Algorithms for programmers ideas and source code.pdf Les Thede Practical Analog and Digital Filter Design. 2004.pdf O'Leary 2002 DSP directory.pdf Paillard B. An Introduction To Digital Signal Processors. 2002.pdf Rorabauch, Britton Digital Filter Designer`s Handbook. 1989.pdf Stranneby, Dag. Digital Signal Processing DSP and Applications. 2001.pdf Айфичер Э. Джервис Б. Цифровая обработка сигналов. Практический подход. 2004.djvu Анохина А.М. Цифровая обработка сигналов в измерительных системах физического эксперимента. Расчет фильтров.pdf Антонью А. Цифровые фильтры. Анализ и проектирование. 1983.djvu Арутюнов П.А. Теория и применение алгоритмических измерений.1990.djvu Белодедов М.В. Методы проектирования цифровых фильтров. 2004.pdf Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. 1989.djvu Богнер Р. Константинидис А. Введение в цифровую фильтрацию. 1976.djvu Брейсуэлл Р. Преобразование Хартли. Теория и практика. 1990.djvu Винокуров А. Алгоритм шифрования ГОСТ 28147-89 его использование и реализация для компьютеров платформы Intel x86.djvu Воробьев В.И. Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет преобразования. 1999.djvu Голд Б. Цифровая обработка сигналов. 1973.djvu Гольденберг Л.М. Цифровая обработка сигналов. 1990.djvu Гутников В.С. Фильтрация измерительных сигналов. 1990.djvu Давыдов А.В. ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ.docx Давыдов А.В. ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ.pdf Дахнович А.А.pdf Денисенко А.Н. Сигналы. Теоретическая радиотехника.djvu Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара. Часть 1.djvu Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара. Часть 2.djvu Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара. Часть 3.djvu Зверев В.А. Стромков А.А. Выделение сигналов из помех численными методами 2001.djvu Кей С.М. Современные методы спектрального анализа.djvu Колос М.В. Методы оптимальной цифровой фильтрации. 2000.pdf Комаров А.В. Цифровые сигнальные процессоры. 2003.doc Крисилов В.А. Побережник С.М. Аппроксимация сложных зависимостей структурно-гибкими полиномиальными и гармоническими рядами.pdf Крисилов В.А. Проблемы ложной компактности в дискретном пространстве признаков в задачах таксономии.pdf Куо Б.Теория и проектирование цифровых систем управления. 1986.djvu Лазарев С. Быстрое преобразование Фурье для обработки сигналов в устройствах автоматизации.pdf Лебедев А.Н. Методы цифрового моделирования. 1988.pdf Лукин А. Введение в цифровую обработку сигналов. 2002.djvu Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток. 1985.djvu Олссон Г. Цифровые системы автоматизации и управления. Часть 1. 2001.djvu Олссон Г. Цифровые системы автоматизации и управления. Часть 2. 2001.djvu Оппенгейм А.В. Цифровая обработка сигналов. 1979.djvu Остапенко А.Г. Рекурсивные фильтры на микропроцессорах. 1988.djvu Рабинер Л. Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. 1978.djvu Рабинер Л.Р. Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов. 1981.pdf Радиотехника №03 2000_00.djvu Рекомендации ITU G721rus.djvu Рекомендации ITU G726 и G727 Сравнение алгоритмов АДИКМ.djvu Рекомендации ITU G726 Приложение A.djvu Рекомендации ITU G727.djvu Рекомендации ITU G727 Приложение А.djvu Робинсон Э.А. История развития теории спектрального оценивания. 1982.djvu Россиев А.А. Моделирование данных при помощи кривых для восстановления пробелов в таблицах.pdf Сато Ю. Обработка сигналов.djvu Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. 2003.djvu Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы. Часть 1. 1988.djvu Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы. Часть 2. 1988.djvu Сизиков В.С. Устойчивые методы обработки результатов измерений 1999.pdf Синклер Ян. Введение в цифровую звукотехнику. 1990.djvu Солонина А. Улахович Д. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов. 2002.djvu Солонина А.И. Основы цифровой обработки сигналов. 2005.djvu Степанов А.В. Методы компьютерной обработки сигналов систем радиосвязи.doc Трахтман А.М. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. 1975.djvu Уидроу Б. Адаптивная обработка сигналов. 1989.djvu Уолт Кестер Цифровая обработка сигналов. Analog Devices.pdf Финк Л.М. Сигналы, помехи, ошибки. Часть 1. 1984.djvu Финк Л.М. Сигналы, помехи, ошибки. Часть 2. 1984.djvu Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений Часть 1 1970.djvu Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений Часть 2 1970.djvu Фланаган Д.Л. Анализ, синтез и восприятие речи. 1968.djvu Френкс Л. Теория сигналов. 1974.djvu Харкевич А.А. Борьба с помехами. 1965.djvu Хемминг Р.В. Цифровые фильтры. 1980.djvu Хуанг Т.С. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений 1984.djvu щатилов В. Перспективы применения новых решений Analog Devaces в современных цифровых системах связи.pdf Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии.djvu
Если кому надо могу залить на общедоступный какойнибудь ftp сервер
こちらも教科書からの切り抜きです。
Да не только в учителе дело. Принцип другой. МЛП чертит линии(гиперплоскости), а вероятностная окружности(гипершары).
Взять простой пример:
Линейный перцептрон просто линией разделил и всё, линия у него бесконечна.
А значение потенциалов обоих классов будет практически нулевым. Разница есть?
リニアパーセプトロンと何の関係があるのですか？MLP、つまり多層パーセプトロン（ロシア語ではマルチレイヤー・パーセプトロン）は、 どんな複雑な空間でもクラス分けを 行います。 違いは教師で、PNNは分類タスク、MLPは大部分を近似タスクです。どんなタスクかというと、私たちはグリッドと呼んでいます。
Причем здесь линейный персептрон? MЛП, или MLP - multilayer perceptron, или рускими словами, многослойный персептрон, он разделит на классы скольугодно сложное пространство. Разница в учителе, PNN задачи классификации, MLP задачи апроксимации по большей части. Какая задача, так и обзываем сетку.
あなたの論理で、畳み込み ニューラルネットワークを分類 するとしたら、どのクラスになりますか？MLPを確率的分類に使うのは簡単だが、PNNネットにはならないだろう。
昔、バッターが優勝した時にPNN(https://forum.mql4.com/ru/9502)について熱い議論がありました。でも調べてみることをお勧めします。
まず、PNNにはアーキテクチャ上の違いがある。すなわち、ニューロン同士の接続の仕方、隠れ層と出力層が完全には接続されていないことである。
Donald Spechtの論文「Probabilistic Neural Networks for Classification and Mapping」と「Associative Memory and Probabilistic Neural Networks」を探して読んでみることをお勧めします。
その中で、アタシャのPNNを扱った記事があります。
Исходя из Вашей логики к какому классу вы отнесете свети свертки (convolutional neural net)? Я на легко могу использовать MLP для классификации по вероятностному признаку, но это не будет PNN сетью.
В свое время когда Беттер победил на конкурсе развернулась бурная дискуссия на предмет PNN (https://forum.mql4.com/ru/9502), рекомендую ее все же посмотреть.
В первую очередь PNN имеет архитектурные отличия, т.е. как связаны нейроны между собой, скрытый и выходной слои, не являются полносвязными.
Рекомендую найти и почитать две статьи, Дональда Спехтома (Donald Specht): Probabilistic Neural Networks for Classification и Mapping or Associative Memory and Probabilistic Neural Networks.
Одна из статей посвященная PNN в атаче.
では、あなたの投稿で一体何が言いたかったのでしょうか？MLPではPNNの問題は解けないということでしょうか？それとも、PNNはMLPのタスクには向いていないのでしょうか？
そうでなければ、「非線形変換」という同じことをテーマとしたコンセプトを作る意味がありません。
または多分あなたは彼らがどのような特定の根本的な違いで、別の行列を持っていると言いたい、具体的な例で説明してください、wikiに言及せず、記事を読むために、書籍が測定されるか、または何？
PNN/GRNNネットワークの構成
1990年、Donald F. Spechtは、上記の加重近傍法をニューラルネットワークの形で定式化する方法を提案した。 これを「確率的ニューラルネットワーク」と呼び、PNN/GRNNのネットワーク図は以下の通りです。
すべてのPNN/GRNNネットワークは4層である。
GRNNの場合、パターン層には2つのニューロンしかなく、1つは分母の和集合ユニット、もう1つは分子の和集合ユニットである。 分母の和演算ユニットは、各隠れニューロンから来る重みの値を加算する。 分子和演算部は、各隠れニューロンの実際の目標値に重み値を乗じた値を加算する。
GRNNネットワークの場合、決定層は分子和演算ユニットの積算値を分母和演算ユニットの積算値で割り、その結果を予測目標値として用いる。
また、MLPとの主な違いは何でしょうか？
どの著者もコンセプトを作り出します。彼らの目的は科学を広めることではなく、「ストックライター」と同様に本や論文でお金を稼ぐことなのです。
PS NNに関する著者によって、同じ概念や定義でも異なることがあるので、用語を明確にするために、一部の著者を参照しても意味がない。
PPS 重要なのは、非線形変換によって神経細胞がどのように機能するかを理解することです。これだけです、他には何も必要ありません。
Ну и что конкретно Вы хотели сказать своим постом? Может то, что MLP не может решать задачи PNN? Или PNN не пригоден для задач MLP?
Ну и в чем принципиальные отличия от MLP?
PS У разных авторов по NN порой разнятся одни и те же понятия и определения, поэтому нет смысла ссылаться на одних из них для уточнения терминов.
PPS Важно понимание работы нейрона по нелинейному преобразованию. Всё, больше ничего не нужно.
まず、主な違いは、ネットワークの出力をどのように解釈するか、そしてこの解釈をどのように曖昧にしないか（相対化）である。
PNNの場合、データの分類・クラスタリングを目的として設計されているため、フルメッシュ化されていない、MLPはフルメッシュ化されている。
もう一つの違いは、PNNは層ごとに異なる活性化関数を使えることである。例えば、出力層には放射状基底関数が使われる。
一方、MPLは従来から全層に同じ活性化関数を用いている。
PNNはMPLの問題を解決できるが、それはもうPNNではなく、非フルベースアーキテクチャに基づくバリエーションになるだけで、その逆もまた然りである。
非線形変換については、そうですね、どんなNSも非線形変換（あるいは線形、単層ペルセプトロンもNS）であり、その仕組みを理解することが重要です。
しかし、あなたはもう一つの事実、NSが接続の内部アーキテクチャを考慮に入れていることを忘れています。
を実装しています。
このスレッドの著者は、数学的装置に興味があり、それを最もよく明らかにする論文と最初のソースがありました。:)そして、私が一度にあげた特徴、それはアーキテクチャです。そして、それは著者の願望ではなく
技術に足跡を残す」ためには、すべてが単純化され、より複雑になります。異なる入力データ（異なるアプリケーション領域のデータ）を持つ、出力の解釈の明確なルールが必要なのです。
1)Первое и основное отличие это то как интерпретируются выходы сети и с помощью чего обеспечивается однозначность (относительная) этой интерпретации.
В случае с PNN, сеть разрабатывалась для классификации\кластеризации данных, следовательно имеет не полносвязую структуру, MLP - полносвязную.
2)Еще одним отличием является то, что PNN может используются различные ф-ции активации для различных слоев, скажем для выходного слоя использует радиально-базисная ф-ция,
а MPL традиционно использует для всех слоев одну и туже ф-цию.
3)PNN может решать задачи MPL, только это будет уже не PNN, а вариация на базе не полносвязной архитектуры, точно также и в обратную сторону.
4)Относительно нелинейного преобразования, да согласен, любая НС - это нелинейное преобразование (или линейное, однослойные персептрон тоже НС) и важно понимать как это работает,
но вы опускаете еще один факт, НС учитывает внутреннюю архитектуру связей - вы забываете, что в основу мат. аппарата все же лег биологический прототип и когнитрон, к примеру, ближе всего к его
реализации.
5)Автор ветки интересовался мат. аппаратом, статьи и перво источники лучше всего его раскрывают. :) А отличительные признаки я назвал вам сразу - архитектура. И здесь не стремление авторов
"оставить свой след в искусстве", все проще и сложнее - необходимо однозначное правило интерпретации выходов, при различных исходных данных (данных с различных прикладных областей).
1）それは、先生のことだと言っているのです。
2) ふむ，MLPではネットワーク内の各ニューロンに異なる活性化f力を使用することを誰が禁じているのだろうか？というか、活性化f-iの曲率因子ですが、それ（活性化f-i）はすべてのネットワーク、すべてのニューロンで同じなので、その形状は論理的なステップ状、S字状、直線状と様々です。
10は曲率係数です。
3）まあ、そうであるなら、騒ぐ必要はないでしょう。
4) 私が言ったことと矛盾していない。
5）本の権威に盲従して、自分では何も調べないのか？しないほうがいい。想像の幅は無限大で、矛盾するような本の概念に従うと、非常に重要なことを見逃してしまう可能性が高いのです。うーん、惜しいことをしましたね。
一般に、呼び方はどうであれ、ニューロンの非線形変換の本質は変わりません。
がんばってください。
joo писал(а) >>
本の取り合いか何かですか？
自分のライブラリにあるファイルの一覧
ネットワークについて。
ニューラルネットワークを用いた技術的な実行に関する事例.pdf
フォレックス・パターンとプロアバビリティ.pdf
ゴーバン・A.N. ニューロインフォマティクス私たちは何なのか、どこへ行くのか、どのように私たちの道を測るのか.pdf
ヘイキン S. カルマンフィルタリングとニューラルネットワーク.djvu
IskusstvennyeNeironnyeSeti.TeoriyaIPraktika_cover.jpeg。
ヨンソン・F．マーカスデジタル化された実地形図上での車両経路探索。第1部.doc
ヨンソン・F．マーカスデジタル化された実地形図上での車両の最適経路の探索．第2部.doc
クロースBニューラルネットワークの入門書。1996.djvu
ロング、パークス ニューラルネットワークモデリング.djvu
EURUSDのモデリングとトレーディング.pdf
ニューラルネットワークによるトレンド予測マニュアル.pdf
rbfkalman.pdf
東芝ニューロンチップ.pdf
リカレントニューラルネットワークを用いたFXの予測.pdf
Barskyi A.B. Neural Networks 認識、制御、意思決定.2004.pdf
バーキンブリット・M.B.・ニューラルネットワークス 1993.djvu
Bastens D. Neural Network and Financial Markets.トレーディングにおける意思決定.djvu
Vapnik V.N. 経験的データからの依存関係の再構築。1997.djvu
Voronovsky G.K. Genetic Algorithms, Artificial Neural Network and Virtual Reality Problems.
ガルーシキンA.I. ニューラルネットワークの理論.第1巻 2000.djvu
Goldstein B.S. Intelligent Networks.2000.djvu
Gorban A.N. Generalized approximation theorem and computational capabilities of neural networks.pdf.
Gorbunova E.O. Kirdinキネティックマシンのアルゴリズム的普遍性.pdf
ゴルブノワE.O.ニューロインフォマティクスの方法。Kirdin運動機械のための単純なプログラムの有限性と決定性.pdf
Jane Anil K. Introduction to Artificial Neural Networks.pdf
Dorrer M.G. ニューラルネットワークによるグループ関係の直感的な予測.pdf
Dorrer M.G. Methods of neuroinformatics（ニューロインフォマティックスの方法）.任意変換器を用いた半階層予測器による多次元関数の近似.pdf
Dubrovich V.I. Subbotin S.A. Algorithm of Accelerated Learning of Perseptrons.pdf
Ezhov A. Shumsky S. Neurocomputing and its applications in Economics and Business（ニューロコンピューティングと経済・ビジネスへの応用）.djvu
Zhukov L.A. 教育研究活動へのニューラルネットワーク技術の活用.pdf
Zaentsev I.V. Neural networks basic models.1999.pdf
ザハロフ V.N. ホロシェフスキー V.F. 人工知能.第3巻ソフトウェアとハードウェア 1990.djvu
カランR. ニューラルネットワークの基本概念.djvu
Kgur P.G. Neural networks and neurocomputers.pdf
コマシンスキー V.I. ニューラルネットワークとその制御・通信システムにおける応用 2003.pdf
Korotky S. Hopfield と Hamming ニューラルネットワーク.pdf
Korotky S. Neural networks.逆伝播アルゴリズム.pdf
Korotky S. Neural networks.教師なしで学ぶ.pdf
Korotky S. Neural networks.基本コンセプト.pdf
Krisilov V.A. Kondartiuk A.V. ニューラルネットワークの入力データの変換による識別性の向上.pdf
Krisilov V.A. Oleshko D.N. Methods of Acceleration of Training of Neural Network.doc
Krisilov, V.A., Chumichkin, K.V. 学習サンプルの適応的簡略化によるニューラルネットワーク学習の高速化.
Krisilov V.A. ニューラルネットワークの予測タスクにおける初期データの提示.pdf
クルーグロフ V.V.ファジーロジックと人工ニューラルネットワーク.djvu
Kruglov, Borisov - 人工ニューラルネットワーク。理論と実践, 2002.djvu
Kruglov, Borisov - 人工ニューラルネットワーク。理論と実践, 2002.txt
Liu B. 不定形計画法の理論と実践, 2005.djvu
マッカロク・W・ピッツ W. 神経活動に関連するアイデアの論理的計算.pdf
マーケルJ.D.線形音声予測。1980.djvu
ミラークス E.M. ニューロコンピュータ。規格案です。1998.pdf
ナバン T.N. ゾマヤ A.性能最適化のためのニューラルネットワーク構造作成の問題点について.pdf
ナパルコフ A．V., Pragina L. L.-人間の脳と人工知能.docx
Oleshko D.N. 「時系列の挙動予測タスクにおけるニューラルネットワークの学習の質と速度の向上」.doc
Oleshko D.N. ニューラルネットワークの学習の質と速度を向上させる.doc
Ostrovsky S. Neural Networks for Information Processing 2000.djvu
Pitenko A.A. GISの分析的問題を解決するためのニューラルネットワーク技術の使用.pdf
ニューラルネットのエラー。シナプス重みの誤差の計算。1998.pdf
Subbotin S.A. Neurocybernetics in the USSR-CIS - Analyses of Inventions and Patents.pdf.
時系列予測におけるニューラルネットワークの学習サンプル形成時の状況説明のサイズの選択.doc
Tarasenko R.A. 時系列予測のタスクにおけるニューラルネットワークの学習選択品質の予備的推定.doc
ニューラルネット機械学習の技術的側面.2006.pdf
Tyumentsev Yu.V. Intelligent Autonomous Systems - a Challenge for Information Technologies.pdf
Wosserman, F. Neurocomputer Engineering.doc
Wosserman, F. Neurocomputer Engineering.理論と実践.doc
ハイキンS。ニューラル・ネットワーク - コンプリート・コース.djvu
Tsaregorodtsev V.G. 学習可能な人工ニューラルネットワークによるデータテーブルからの半経験的知識生産.pdf
DSPで。
Arndt J. Algorithms for Programmers アイデアとソースコード.pdf
Les Thede Practical Analog and Digital Filter Design.2004.pdf
O'Leary 2002 DSPディレクトリ.pdf
Paillard B. An Introduction To Digital Signal Processors（デジタルシグナルプロセッサ入門）.2002.pdf
Rorabauch, Britton Digital Filter Designer`s Handbook.1989.pdf
ストランネビー、ダグデジタル信号処理 DSPとその応用。2001.pdf
Eificher E. Jervis B. Digital Signal Processing.実践的なアプローチ2004.djvu
アノヒナA.M.物理実験の測定システムにおける信号のデジタル処理。フィルタの計算.pdf
Antonyu A. デジタルフィルター。解析と設計。1983.djvu
アルチュノフP.A.アルゴリズム測定の理論と応用.1990.djvu
ベロジェドフ M.V. デジタルフィルタの設計法2004.pdf
Bleihut R. デジタル信号処理のための高速アルゴリズム。1989.djvu
Bogner, R. Konstantinidis, A. デジタル・フィルタリングの紹介。1976.djvu
Bracewell R. Hartley Transform（ハートリー変換）。理論と実践1990.djvu
Vinokurov A. GOST 28147-89暗号化アルゴリズムその使用とIntel x86プラットフォームのコンピュータのための実現.djvu
ウェーブレット変換の理論と実際.1999.djvu
Gold, B. Digital Signal Processing.1973.djvu
デジタル信号処理.1990.djvu
グートニコフV.S.測定信号のフィルタリング。1990.djvu
ダビドフ A.V. デジタル信号処理.docx
ダビドフ A.V. デジタル信号処理.pdf
Dakhnovich A.A.pdf
デニセンコ A.N. シグナルズ。理論無線工学.djvu
フーリエ変換、ウォルシュ変換、ハール変換。パート1.djvu
フーリエ変換、ウォルシュ変換、ハール変換。パート2.djvu
フーリエ変換、ウォルシュ変換、ハール変換。第3部.djvu
Zverev V.A. Stromkov A.A. 数値計算機によるノイズからの信号抽出 2001.djvu
Kay, S.M. Modern Spectral Analysis Methods.djvu
Kolos M.V. Optimal digital filtering methods（最適デジタル・フィルタリング法）。2000.pdf
コマロフ A.V. デジタル信号処理装置。2003.doc
クリシロフ V.A. ポベレシュニック S.M. 構造柔軟性のある多項式および調和級数による複素依存性の近似.pdf
クリシロフ V.A. 分類学課題における離散特徴空間での誤ったコンパクト性問題.pdf
Kuo B. デジタル制御システムの理論と設計.1986.djvu
Lazarev, S. オートメーション機器における信号処理のための高速フーリエ変換.pdf
デジタルモデリングの方法。1988.pdf
ルーキン A．デジタル信号処理入門2002.djvu
Nussbaumer G. Fast Fourier Transform and convolution algorithms.1985.djvu
Olsson G. Digital Automation and Control Systems.第1部2001.djvu
Olsson G. Digital Automation and Control Systems.第2部2001.djvu
ディジタル信号処理.1979.djvu
Ostapenko A.G. マイクロプロセッサにおける再帰的フィルタ.1988.djvu
ラビーナー L. グールド B. デジタル信号処理の理論と応用.1978.djvu
ラビーナー L.R. シェーファー R.V. デジタル信号処理.1981.pdf
ラジオテクニカ ¹03 2000_00.djvu
ITU勧告G721rus.djvu
ITU勧告G726とG727のADICMアルゴリズム比較.djvu
ITU G726 Recommendation Annex A.djvu
ITU G727勧告.djvu
ITU G727勧告 Appendix A.djvu
Robinson E.A. Spectral Estimation Theory Developmentの歴史.1982.djvu
Rossiev A.A. Curve data modelling for gap recovery in tables.pdf.
佐藤雄一郎 信号処理.djvu
Sergienko A.B. デジタル信号処理。2003.djvu
Sibert, W.M. Circuits, Signals, Systems.第1部1988.djvu
Sibert, U.M. Circuits, signals, systems.第2部1988.djvu
Sizikov V.S. Stable Methods of Processing of Measurement Results（測定結果の安定的処理方法）1999.pdf
シンクレア，ジャンデジタルオーディオエンジニアリング入門。1990.djvu
ソローニナ A．デジタル信号処理のアルゴリズムとプロセッサー。2002.djvu
デジタル信号処理の基礎.2005.djvu
Stepanov A.V. 無線通信システムにおけるコンピュータ信号処理の方法.doc
Trachtman A.M. 有限区間における離散信号理論の基礎。1975.djvu
ウィドロー B．適応型信号処理。1989.djvu
ウォルト・ケスター デジタル信号処理アナログ・デバイセズ.pdf
フィンク L.M. 信号、干渉、エラー。第1部1984.djvu
Fink, L.M. Signals, Interference, Errors（信号、干渉、エラー）。第2部1984.djvu
フィンク L.M. 離散メッセージ伝送の理論 Part 1 1970.djvu
フィンク L.M. 離散メッセージ伝送の理論 Part 2 1970.djvu
フラナガンD.L. 音声の分析、合成、知覚。1968.djvu
フランクス・L・シグナル・セオリー1974.djvu
ハーケヴィッチA.A. 干渉制御。1965.djvu
ヘミング、R.W.デジタルフィルター。1980.djvu
黄寅斯：デジタル画像処理の高速アルゴリズム 1984.djvu
Shchatilov V. Prospects of New Analog Devaces Solutions Application in Modern Digital Communication Systems.pdf
Yaroslavsky L.P. 光学とホログラフィーのデジタル信号処理.djvu
必要であれば、FTPサーバーにアップロードすることもできます。
Список файлов в моей библиотеке
По сетям:
A case study on using neural networks to perform technical.pdf
Forex Patterns and Proababilities.pdf
Gorban A.N. Neuroinformatics. What are us, where are we going, how to measure our way.pdf
Haykin S. Kalman filtering and neural networks.djvu
IskusstvennyeNeironnyeSeti.TeoriyaIPraktika_cover.jpeg
Jonsson F. Markus. Поиск оптимального пути для транспортных средств на оцифрованых картах реальной местности. Часть 1.doc
Jonsson F. Markus. Поиск оптимального пути для транспортных средств на оцифрованых картах реальной местности. Часть 2.doc
Krose В. An introduction to Neural networks. 1996.djvu
Long, Parks Neural Network Modeling.djvu
Modelling and Trading EURUSD.pdf
Neural_Network_Trend_Predictor_Manual.pdf
rbfkalman.pdf
ToshibaNeuronChip.pdf
Using Recurrent Neural Networks To Forecasting of Forex.pdf
Барскии А.Б. Нейронные сети распознавание, управление, принятие решений. 2004.pdf
Беркинблит М.Б. Нейронные сети 1993.djvu
Бэстенс Д. Нейроннные сети и финансовые рынки. Принятие решений в торговых операциях.djvu
Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. 1997.djvu
Вороновский Г.К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности.pdf
Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1 2000.djvu
Гольдштейн Б.С. Интеллектуальные сети. 2000.djvu
Горбань А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычисительные возможности нейронных сетей.pdf
Горбунова Е.О. Алгоритмическая универсальность кинетической машины Кирдина.pdf
Горбунова Е.О. Методы нейроинформатики. Финитность и детерминированность простых программ для кинетической машины Кирдина.pdf
Джейн Анил К. Введение в искусственные нейроные сети.pdf
Доррер М.Г. Интуитивное предсказание нейросетями взаимоотношений в группе.pdf
Доррер М.Г. Методы нейроинформатики. Аппроксимация многомерных функций полутораслойным предиктором с произвольными преобразователями.pdf
Дубрович В.И. Субботин С.А. Алгоритм ускоренного обучения персептронов.pdf
Ежов А. Шумский С. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе.djvu
Жуков Л.А. Использование нейросетевых технологий для проведения учебно-исследовательских работ.pdf
Заенцев И.В. Нейронные сети основные модели. 1999.pdf
Захаров В.Н. Хорошевский В.Ф. Искусственный интеллект. Том 3. Программные и аппаратные средства 1990.djvu
Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей.djvu
Кгур П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры.pdf
Комашинский В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи 2003.pdf
Короткий С. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.pdf
Короткий С. Нейронные сети. Алгоритм обратного распространения.pdf
Короткий С. Нейронные сети. Обучение без учителя.pdf
Короткий С. Нейронные сети. Основные положения.pdf
Крисилов В.А. Кондартюк А.В. Преобразование входных данных нейросети с целью улучшения различимости.pdf
Крисилов В.А. Олешко Д.Н. Методы ускорения обучения нейронных сетей.doc
Крисилов В.А. Чумичкин К.В. Ускорение обучения нейронных сетей за счет адаптивного упрощения обучающей выборки.pdf
Крислов В.А. Представление исходных данных в задачах нейросетевого прогнозирования.pdf
Круглов В.В. Нечеткая логика и искуственные нейроные сети.djvu
Круглов, Борисов - Искусственные нейронные сети. Теория и практика, 2002.djvu
Круглов, Борисов - Искусственные нейронные сети. Теория и практика, 2002.txt
Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования 2005.djvu
Мак-Каллок У., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности.pdf
Маркел Дж.Д. Линейное предсказание речи. 1980.djvu
Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. 1998.pdf
Набхан Т.Н. Зомая А. О проблемах создания нейросетевых структур для оптимизации функционирования.pdf
Напалков А. В., Прагина Л. Л. - Мозг человека и искусственный интеллект.docx
Олешко Д.Н. Повышение качества и скорости обучения нейронных сетей в задаче прогнозирования поведения временных рядов.doc
Олешко Д.Н. Повышение качества и скорости обучения нейроных сетей.doc
Островский С. Нейронные сети для обработки информации 2000.djvu
Питенко А.А. Использование нейросетевых технологий при решении аналитических задач в ГИС.pdf
Сенашова М.Ю. Погрешности нейронных сетей. Вычисление погрешностей весов синапсов. 1998.pdf
Субботин С.А. Нейрокибернетика в СССР-СНГ - Аналитических обзор изобретений и патентов.pdf
Тарасенко Р.А. Выбор размера описания ситуации при формировании обучаюей выборки для нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов.doc
Тарасенко Р.А. Предварительая оценка качества обучающей выборки для нейроных сетей в адачах прогнозирования временных рядов.doc
Терехов С.А. Технологические аспекты обучения нейросетевых машин. 2006.pdf
Тюменцев Ю.В. Интеллектуальные автономные системы - вызов информационным технологиям.pdf
Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника.doc
Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика.doc
Хайкин С. Нейронные сети - полный курс.djvu
Царегородцев В.Г. Производство полуэмпирических знаний из таблиц данных с помощью обучаемых искусственных нейронных сетей.pdf
По ЦОС:
Arndt J. Algorithms for programmers ideas and source code.pdf
Les Thede Practical Analog and Digital Filter Design. 2004.pdf
O'Leary 2002 DSP directory.pdf
Paillard B. An Introduction To Digital Signal Processors. 2002.pdf
Rorabauch, Britton Digital Filter Designer`s Handbook. 1989.pdf
Stranneby, Dag. Digital Signal Processing DSP and Applications. 2001.pdf
Айфичер Э. Джервис Б. Цифровая обработка сигналов. Практический подход. 2004.djvu
Анохина А.М. Цифровая обработка сигналов в измерительных системах физического эксперимента. Расчет фильтров.pdf
Антонью А. Цифровые фильтры. Анализ и проектирование. 1983.djvu
Арутюнов П.А. Теория и применение алгоритмических измерений.1990.djvu
Белодедов М.В. Методы проектирования цифровых фильтров. 2004.pdf
Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. 1989.djvu
Богнер Р. Константинидис А. Введение в цифровую фильтрацию. 1976.djvu
Брейсуэлл Р. Преобразование Хартли. Теория и практика. 1990.djvu
Винокуров А. Алгоритм шифрования ГОСТ 28147-89 его использование и реализация для компьютеров платформы Intel x86.djvu
Воробьев В.И. Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет преобразования. 1999.djvu
Голд Б. Цифровая обработка сигналов. 1973.djvu
Гольденберг Л.М. Цифровая обработка сигналов. 1990.djvu
Гутников В.С. Фильтрация измерительных сигналов. 1990.djvu
Давыдов А.В. ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ.docx
Давыдов А.В. ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ.pdf
Дахнович А.А.pdf
Денисенко А.Н. Сигналы. Теоретическая радиотехника.djvu
Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара. Часть 1.djvu
Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара. Часть 2.djvu
Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара. Часть 3.djvu
Зверев В.А. Стромков А.А. Выделение сигналов из помех численными методами 2001.djvu
Кей С.М. Современные методы спектрального анализа.djvu
Колос М.В. Методы оптимальной цифровой фильтрации. 2000.pdf
Комаров А.В. Цифровые сигнальные процессоры. 2003.doc
Крисилов В.А. Побережник С.М. Аппроксимация сложных зависимостей структурно-гибкими полиномиальными и гармоническими рядами.pdf
Крисилов В.А. Проблемы ложной компактности в дискретном пространстве признаков в задачах таксономии.pdf
Куо Б.Теория и проектирование цифровых систем управления. 1986.djvu
Лазарев С. Быстрое преобразование Фурье для обработки сигналов в устройствах автоматизации.pdf
Лебедев А.Н. Методы цифрового моделирования. 1988.pdf
Лукин А. Введение в цифровую обработку сигналов. 2002.djvu
Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток. 1985.djvu
Олссон Г. Цифровые системы автоматизации и управления. Часть 1. 2001.djvu
Олссон Г. Цифровые системы автоматизации и управления. Часть 2. 2001.djvu
Оппенгейм А.В. Цифровая обработка сигналов. 1979.djvu
Остапенко А.Г. Рекурсивные фильтры на микропроцессорах. 1988.djvu
Рабинер Л. Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. 1978.djvu
Рабинер Л.Р. Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов. 1981.pdf
Радиотехника №03 2000_00.djvu
Рекомендации ITU G721rus.djvu
Рекомендации ITU G726 и G727 Сравнение алгоритмов АДИКМ.djvu
Рекомендации ITU G726 Приложение A.djvu
Рекомендации ITU G727.djvu
Рекомендации ITU G727 Приложение А.djvu
Робинсон Э.А. История развития теории спектрального оценивания. 1982.djvu
Россиев А.А. Моделирование данных при помощи кривых для восстановления пробелов в таблицах.pdf
Сато Ю. Обработка сигналов.djvu
Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. 2003.djvu
Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы. Часть 1. 1988.djvu
Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы. Часть 2. 1988.djvu
Сизиков В.С. Устойчивые методы обработки результатов измерений 1999.pdf
Синклер Ян. Введение в цифровую звукотехнику. 1990.djvu
Солонина А. Улахович Д. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов. 2002.djvu
Солонина А.И. Основы цифровой обработки сигналов. 2005.djvu
Степанов А.В. Методы компьютерной обработки сигналов систем радиосвязи.doc
Трахтман А.М. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. 1975.djvu
Уидроу Б. Адаптивная обработка сигналов. 1989.djvu
Уолт Кестер Цифровая обработка сигналов. Analog Devices.pdf
Финк Л.М. Сигналы, помехи, ошибки. Часть 1. 1984.djvu
Финк Л.М. Сигналы, помехи, ошибки. Часть 2. 1984.djvu
Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений Часть 1 1970.djvu
Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений Часть 2 1970.djvu
Фланаган Д.Л. Анализ, синтез и восприятие речи. 1968.djvu
Френкс Л. Теория сигналов. 1974.djvu
Харкевич А.А. Борьба с помехами. 1965.djvu
Хемминг Р.В. Цифровые фильтры. 1980.djvu
Хуанг Т.С. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений 1984.djvu
щатилов В. Перспективы применения новых решений Analog Devaces в современных цифровых системах связи.pdf
Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии.djvu
Если кому надо могу залить на общедоступный какойнибудь ftp сервер
ナロードで買えるの？
На Narod можеш?何をどうすればいいのか、記述するだけでいい。完成したら記入するので、またお知らせします。