Классификации и типы нейронных сетей

      В этой моей небольшой работе я попыталась изложить только общую 
теорию нейронных сетей. Объяснены принципы обучения, их методы, типы и классификация нейронных сетей. Причем я попытался достаточно подробно изложить математику нейросетей, чтобы не быть голословным в обсуждении их работы и мнимых или действительных возможностей их применения для прогнозирования реальных финансовых или иных процессов. В целом я считаю, что исследования в области применения нейронных сетей еще только начинаются и, может быть, удастся создать аналитический метод интерпретации результатов обучения нейросети, обосновать число выбранных нейронов и найти более быстрые и лучше сходящиеся алгоритмы обучения.

Список использованной литературы:

• Круглов Владимир Васильевич, Борисов Вадим Владимирович Искусственные нейронные сети. Теория и практика. — 1-е. — М.: Горячая линия - Телеком, 2001. — 382 с. 
• В. А. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин Нейросетевые системы управления. — 1-е. — Высшая школа, 2002. — 184 с. 
• Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика = Neural Computing. Theory and Practice. — М.: Мир, 1992. — 240 с. 
• Хайкин С. Нейронные сети: полный курс = Neural Networks: A Comprehensive Foundation. — 2-е. — М.: «Вильямс», 2006. — 1104 с. 
• Роберт Каллан Основные концепции нейронных сетей = The Essence of Neural Networks First Edition. — 1-е. — «Вильямс», 2001. — 288 с.
• Л.Н. Ясницкий Введение в искусственный интеллект. — 1-е. — Издательский центр «Академия», 2005. — 176 с.
• Г. К. Вороновский, К. В. Махотило, С. Н. Петрашев, С. А. Сергеев Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. — заказное. — Х.: ОСНОВА, 1997. — 112 с.