Передмова

Посібник призначений передусім для тих, хто хоче створювати і застосовувати штучні нейронні мережі на практиці, зокрема для розв’язання широкого спектра задач обробки сигналів та оптимізації у реальному часі. Показано, що штучні нейронні мережі можуть ефективно використовуватись для розв’язання багатьох наукових та інженерних задач, які формулюються передусім як задачі оптимізації (нелінійного програмування). Сьогодні нейронні мережі є величезною міждисциплінарною областю досліджень, вони вже знайшли застосування у багатьох галузях науки і техніки.
Область нейронних мереж є дуже широкою, вона охоплює дослідників з багатьох галузей, зокрема таких, як комп’ютерні науки, інженерія, прикладна математика, фізика, біологія, психологія, неврологія тощо. Дослідники цих галузей наук зацікавлені у різноманітних аспектах нейронних мереж, вони часто мають цілком відмінне сприйняття того, чим є нейронні мережі. Навчальний посібник охоплює застосування нейронних мереж для розв’язання низки задач теорії і практики. Однак теорія, вибудувана навколо нейронних мереж, є настільки широкою і її застосування такі численні, що неможливо охопити її усю в одній книзі.
Основну увагу в посібнику приділено математичним моделям нейронних мереж та їх архітектурі (структурно-функціональним схемам). Моделі штучних нейронних мереж частково ґрунтуються на біологічних нейронах. Фактично, обмеження біологічної подібності штучних нейронних мереж пов’язані з обчислювальними методами, призначеними для досягнення високої обчислювальної потужності і того, щоб зробити можливим їх схемну реалізацію. Однак штучні нейронні мережі виникли на основі моделей мереж біологічних нервових систем.
У посібнику наведено результати комп’ютерного моделювання, які свідчать про те, що розроблені архітектури можна реалізовувати практично. Більшість результатів комп’ютерного моделювання отримано за допомогою доступних і популярних програм моделювання MATLAB, TUTSIM і SPICE. Однак для перевірки коректності функціонування описаних алгоритмів можна використовувати й інші спеціалізовані комп’ютерні програми. Кожний розділ містить ілюстровані робочі приклади, а також запитання і задачі, призначені не тільки для демонстрації, але й для розширеного використання матеріалу. Значна частина задач вимагає використання PC і відповідних програм моделювання, зокрема SIMULINK.
Від тих, хто цікавиться цією тематикою, очікуються принаймні початкові знання з лінійної алгебри, звичайних диференційних та різницевих рівнянь, аналізу багатьох змінних, теорії імовірності і статистики. Корисними для освоєння матеріалу будуть і деякі знання з теорії систем і керування, включно з теорією стабільності Ляпунова, а також з теорії схем і обробки сигналів.
Матеріал є корисним для таких застосувань, як проектування нелінійних динамічних систем, обробка сигналів, оптимальне керування, ідентифікація, оптимізація, стійкість та збіжність алгоритмів. Навчальний посібник може зацікавити наукових працівників, інженерів, викладачів і студентів. Матеріал посібника може використовуватися у комп’ютерних науках та інженерії як безпосередньо для читання курсу з нейронних мереж, так і для їх застосування у відповідних розділах інших дисциплін.
Автори вдячні студентам кафедри систем автоматизованого проектування Національного університету “Львівська політехніка”, які взяли активну участь у комп’ютерному верстанні посібника.