Клиентский JavaScript. Справочник
Клиентский JavaScript. Справочник
Глава 5 ОперацииОперации присвоения
Операции сравнения
Использование операций равенства
Обратная совместимость
Арифметические операции
% (modulus/целочисленный остаток)
++ (инкремент)
Побитовые операции
Побитовые логические операции
Операции побитового сдвига
(сдвиг влево)
(сдвиг вправо с сохранением знака)
(сдвиг вправо с заполнением нулями)
Логические операции
Обратная совместимость
Строковые операции
Специальные операции
?: (условная операция)
Параметры
Описание
, (операция "запятая")
Параметры
Описание
Delete
New
This
Typeof
Void
Нейрокомпьютерные системы
На заре вычислительной техники (конец 1940-х начало 1950-х годов) существовало два подхода к разработке машин с "интеллектуальным" поведением.Первый из подходов заключался в: 1) представлении знаний в виде множества атомных семантических объектов или символов; 2) манипуляциях с этим множеством символов по формальным алгоритмическим правилам. Эта символьно-алгоритмическая парадигма является основой так называемого традиционного искусственного интеллекта.
Одновременно с этим существовало другое направление исследований, использующее машины, архитектура которых моделировала мозг животных и обучалась под воздействием окружающей среды, а не программировалась каким-либо языком высокого уровня. Работы по так называемым нейронным сетям активно велись в 1960-х годах, затем утратили популярность в 1970-х и начале 1980-х, но во второй половине 1980-х возникла новая волна интереса к ним.
История и перспективы развития нейрокомпьютеров
Персептрон
Линейное разделение классов
Метод максимума правдоподобия
Виды сетей
Алгоритм обратного распространения ошибки
Универсальный путь обучения
Элементы глобальной оптимизации
Математические основы радиальных сетей
Автоассоциативная сеть Хопфилда
Решение задачи коммивояжера сетью Хопфилда
Персептронная сеть с обратной связью
Классификация без учителя
Адаптивная резонансная теория (АРТ)
Интеллектуальные информационные системы в условиях неопределенности и риска
Значимость параметров и сигналов. Сокращение описания (контрастирование) сетей
Электронная реализация нейронных сетей
Содержание
