Архив психологического форума на "Флогистоне"

Встречался ли кто-нибудь с подобного рода исследованиями (применениями)? Если да, то в чем суть. Мои знания о нейронных сетях - поверхностны, в основном - результат самообразования + информация из старой (1991 г) книги-справочнике по информатике

В основном как о модуле для STATISTICA 5.5 - STATISTICA Neural Networks, в общем он у меня есть и может работать автономно. Существует даже книжечка об использовании этой программы на русском. Часто рассказываю, как это работает, но сам не делал - не было особо стоящего исходного материала.
Суть в том, что можно моделировать зависимости абсолютно любой формы, что дает преимущество перед любыми способами прогноза качественных или количественных характеристик (т.е. линейной регрессией и дисперсионным анализом). Плюс очень строго подходят к качеству конечной модели, для этого исходное (обучающее) множество, для которого известна предсказываемая характеристика, разбивают аж на 2-3 подмножества, чтобы иметь возможность тестировать модель, за счет не участвующих в обучении данных.

Хотел много раз попробовать использовать нейронные сети при анализе... Но проблема в том, что не на что опереться. Литературы и примеров таких работ не нашел. А при дефиците времени (как оно обычно и бывает) предпочитаешь использовать что-нить проверенное, хотя бы понятно что в итоге получишь. Хотя было бы очень интересно.

--
vale, strider
[pages.magictower.ru]

Нашел пару хороших ссылок среди "мусора" по этой теме
[nnet.chat.ru]
[neuronets.chat.ru]
[cmsd.narod.ru]
Последняя ссылка достойна особого внимания...

Нейронные сети (neural network): полный курс

2-е издание Саймон Хайкин (Simon Haykin)

В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям. Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетя.
По этой ссылке более детально:
[www.williamspublishing.com]