Передмова

Посібник призначений передусім для тих, хто хоче створювати і застосовувати штучні нейронні мережі на практиці, зокрема, для розв’язання широкого спектра задач оброблення сигналів та оптимізації у реальному часі. Показано, що штучні нейронні мережі можна ефективно використовувати для розв’язання багатьох наукових та інженерних задач, які формулюються передусім як задачі оптимізації (нелінійного програмування). Сьогодні нейронні мережі є величезною міждисциплінарною галуззю досліджень, вони вже знайшли застосування у багатьох галузях науки і техніки.
Сфера 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 висвітленні різноманітних аспектів нейронних мереж, вони часто мають цілком відмінне сприйняття того, чим є нейронні мережі.
Навчальний посібник описує 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 роботі.
Основну увагу у 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 їхню схемну реалізацію.
Однак штучні нейронні мережі виникли на основі моделей мереж біологічних нервових систем.
Посібник містить 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, очікуємо 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, зокрема теорію стабільності Ляпунова, а також з теорії схем і оброблення сигналів.
Матеріал є корисним для таких застосувань, як розроблення нелінійних динамічних систем, оброблення сигналів, оптимальне керування, ідентифікація, оптимізація, стійкість та збіжність алгоритмів. Навчальний посібник може зацікавити наукових працівників, інженерів, викладачів і студентів. Матеріал посібника можна застосовувати у комп’ютерних науках та інженерії як безпосередньо для читання курсу з нейронних мереж, так і для їх застосування у відповідних розділах інших дисциплін.
Автор вдячний студентам Інституту комп’ютерних наук та інформаційних технологій Національного університету “Львівська політехніка”, які брали активну участь у комп’ютерному верстанні посібника.