В пособии систематически излагаются основы математической теории обучаемых распознающих систем и нейронных сетей. Сочетая математическую строгость изложения с содержательной мотивацией и интерпретацией материала, авторы знакомят читателя с основными методами построения обучаемых распознающих систем, базовыми постановками задач и важнейшими типами алгоритмов. Особое внимание уделено методам исследования динамики нейронных сетей как важнейшего класса обучаемых распознающих систем, а также достижениям Петербургской школы математической кибернетики В.А.Якубовича, основанным на проксимационном подходе. Пособие предназначено студентам и аспирантам, обучающимся по направлению "Прикладная математика и информатика".
V posobii sistematicheski izlagajutsja osnovy matematicheskoj teorii obuchaemykh raspoznajuschikh sistem i nejronnykh setej. Sochetaja matematicheskuju strogost izlozhenija s soderzhatelnoj motivatsiej i interpretatsiej materiala, avtory znakomjat chitatelja s osnovnymi metodami postroenija obuchaemykh raspoznajuschikh sistem, bazovymi postanovkami zadach i vazhnejshimi tipami algoritmov. Osoboe vnimanie udeleno metodam issledovanija dinamiki nejronnykh setej kak vazhnejshego klassa obuchaemykh raspoznajuschikh sistem, a takzhe dostizhenijam Peterburgskoj shkoly matematicheskoj kibernetiki V.A.Jakubovicha, osnovannym na proksimatsionnom podkhode. Posobie prednaznacheno studentam i aspirantam, obuchajuschimsja po napravleniju "Prikladnaja matematika i informatika".
