Причем здесь линейный персептрон? MЛП, или MLP - multilayer perceptron, или рускими словами, многослойный персептрон, он разделит на классы скольугодно сложное пространство. Разница в учителе, PNN задачи классификации, MLP задачи апроксимации по большей части. Какая задача, так и обзываем сетку.
Исходя из Вашей логики к какому классу вы отнесете свети свертки (convolutional neural net)? Я на легко могу использовать MLP для классификации по вероятностному признаку, но это не будет PNN сетью.
В свое время когда Беттер победил на конкурсе развернулась бурная дискуссия на предмет PNN (https://forum.mql4.com/ru/9502), рекомендую ее все же посмотреть.
В первую очередь PNN имеет архитектурные отличия, т.е. как связаны нейроны между собой, скрытый и выходной слои, не являются полносвязными.
Рекомендую найти и почитать две статьи, Дональда Спехтома (Donald Specht): Probabilistic Neural Networks for Classification и Mapping or Associative Memory and Probabilistic Neural Networks.
1)Первое и основное отличие это то как интерпретируются выходы сети и с помощью чего обеспечивается однозначность (относительная) этой интерпретации.
В случае с PNN, сеть разрабатывалась для классификации\кластеризации данных, следовательно имеет не полносвязую структуру, MLP - полносвязную.
2)Еще одним отличием является то, что PNN может используются различные ф-ции активации для различных слоев, скажем для выходного слоя использует радиально-базисная ф-ция,
а MPL традиционно использует для всех слоев одну и туже ф-цию.
3)PNN может решать задачи MPL, только это будет уже не PNN, а вариация на базе не полносвязной архитектуры, точно также и в обратную сторону.
4)Относительно нелинейного преобразования, да согласен, любая НС - это нелинейное преобразование (или линейное, однослойные персептрон тоже НС) и важно понимать как это работает,
но вы опускаете еще один факт, НС учитывает внутреннюю архитектуру связей - вы забываете, что в основу мат. аппарата все же лег биологический прототип и когнитрон, к примеру, ближе всего к его
реализации.
5)Автор ветки интересовался мат. аппаратом, статьи и перво источники лучше всего его раскрывают. :) А отличительные признаки я назвал вам сразу - архитектура. И здесь не стремление авторов
"оставить свой след в искусстве", все проще и сложнее - необходимо однозначное правило интерпретации выходов, при различных исходных данных (данных с различных прикладных областей).
关于使用神经网络进行技术的案例研究.pdf 外汇格局和可能性.pdf Gorban A.N. 神经信息学。我们是什么，我们要去哪里，如何衡量我们的方式.pdf Haykin S. Kalman filtering and neural networks.djvu IskusstvennyeNeironnyeSeti.TeoriyaIPraktika_cover.jpeg Jonsson F.马库斯。数字化真实地形图上的车辆寻路。第1部分.doc Jonsson F.马库斯。在数字化的真实地形图上为车辆寻找最佳路径。第2部分.doc Krose B.神经网络的介绍。1996.djvu Long, Parks Neural Network Modeling.djvu 建立模型和交易欧元兑美元.pdf 神经网络_趋势预测器_手册.pdf rbfkalman.pdf 东芝NeuronChip.pdf 使用递归神经网络预测外汇.pdf Barskyi A.B. Neural Networks Recognition, Control, Decision Making.2004.pdf Berkinblit M.B. Neural Networks 1993.djvu Bastens D. Neural networks and financial markets.交易中的决策.djvu Vapnik V.N. Dependence reconstruction from empirical data.1997.djvu Voronovsky G.K. Genetic Algorithms, Artificial Neural Networks and Virtual Reality Problems. pdf Galushkin A.I. Theory of Neural Networks.第一卷 2000.djvu Goldstein B.S. 智能网络。2000.djvu Gorban A.N. Generalized approximation theorem and computational capabilities of neural networks.pdf Gorbunova E.O. Algorithmic universality of the Kirdin kinetic machine.pdf Gorbunova E.O. Methods of neuroinformatics.Kirdin运动机的简单程序的有限性和确定性.pdf Jane Anil K. Introduction to Artificial Neural Networks.pdf Dorrer M.G. 通过神经网络直观地预测群体关系.pdf Dorrer M.G. Methods of neuroinformatics.用半层预测器对多维函数进行逼近，并带有任意的传感器.pdf 杜布罗维奇-V.I.-苏伯丁-S.A. 加速学习珀斯普朗的算法.pdf Ezhov A. Shumsky S. Neurocomputing and its applications in economics and business.djvu Zhukov L.A. Using neural-network technologies for educational research work.pdf Zaentsev I.V. 神经网络基本模型。1999.pdf Zakharov V.N. Khoroshevsky V.F. 人工智能。第三卷。软件和硬件1990.djvu Callan R. Basic concepts of neural networks.djvu Kgur P.G. Neural networks and neurocomputers.pdf Komashinsky V.I. Neural networks and their application in control and communication systems 2003.pdf Korotky S. Hopfield and Hamming neural networks.pdf Korotky S. 神经网络。反向传播算法.pdf Korotky S. 神经网络。没有老师的学习.pdf Korotky S. 神经网络。基本概念.pdf Krisilov V.A. Kondartiuk A.V. 转换神经网络输入数据以提高辨别能力.pdf Krisilov V.A. Oleshko D.N. Methods of acceleration of training of neural networks.doc Krisilov, V.A., Chumichkin, K.V. 通过学习样本的自适应简化加速神经网络学习。 Krisilov V.A. Presentation of initial data in tasks of neural network forecasting.pdf Kruglov V.V.模糊逻辑和人工神经网络.djvu Kruglov, Borisov - 人工神经网络。理论与实践, 2002.djvu Kruglov, Borisov - 人工神经网络。理论与实践, 2002.txt Liu B. Theory and Practice of Indefinite Programming, 2005.djvu McCulloch W., Pitts W. 与神经活动有关的思想的逻辑计算.pdf Markel J.D. 线性语音预测。1980.djvu Mirkes E.M. Neurocomputer.标准草案。1998.pdf Nabhan T.N. Zomaya A.关于为性能优化创建神经网络结构的问题.pdf Napalkov A.V., Pragina L.L. - 人脑与人工智能.docx Oleshko D.N. 在预测时间序列行为的任务中提高神经网络训练的质量和速度。 Oleshko D.N. Increasing quality and speed of Neural Network Learning.doc 奥斯特罗夫斯基-S.信息处理的神经网络2000.djvu Pitenko A.A. Using Neural Network Technologies to Solve Analytical Problems in GIS.pdf Senashova M.Y. 神经网络的错误。突触权重的误差计算。1998.pdf Subbotin S.A. Neurocybernetics in USSR-CIS - Analyses of Inventions and Patents.pdf 塔拉森科-R.A.在时间序列预测任务中为神经网络形成训练样本时对情况描述的大小的选择.doc Tarasenko R.A. Preliminary estimation of training selection quality for neural networks in tasks of time series forecasting.doc Terekhov S.A. 神经网络机器学习的技术问题。2006.pdf 智能自主系统--对信息技术的挑战.pdf Wosserman, F. Neurocomputer Engineering.doc Wosserman, F. Neurocomputer engineering.理论与实践.doc 海金S.神经网络 - 完整课程.djvu Tsaregorodtsev V.G. 通过可训练的人工神经网络从数据表中产生半经验性的知识.pdf
关于DSP。
Arndt J. Algorithms for programmers ideas and source code.pdf Les Thede Practical Analog and Digital Filter Design.2004.pdf O'Leary 2002 DSP目录.pdf Paillard B. An Introduction To Digital Signal Processors.2002.pdf Rorabauch, Britton Digital Filter Designer`s Handbook.1989.pdf Stranneby, Dag.数字信号处理 DSP和应用。2001.pdf Eificher E. Jervis B. 数字信号处理。一个实用的方法。2004.djvu Anokhina A.M. 在物理实验的测量系统中对信号进行数字处理。滤波器的计算.pdf Antonyu A. 数字滤波器。分析和设计。1983.djvu Arutyunov P.A. Theory and Application of algorithmic Measurement.1990.djvu Belodedov M.V. 数字滤波器的设计方法。2004.pdf Bleihut R. Fast algorithms for digital signal processing.1989.djvu Bogner, R. Konstantinidis, A. Introduction in Digital Filtering.1976.djvu Bracewell R. The Hartley Transform.理论和实践。1990.djvu Vinokurov A. GOST 28147-89加密算法及其在Intel x86平台计算机上的使用和实现.djvu Vorobyev V.I. Gribunin V.G. 小波变换的理论和实践。1999.djvu Gold B. Digital Signal Processing.1973.djvu Goldenberg L.M. Digital Signal Processing.1990.djvu Gutnikov V.S. 测量信号的过滤。1990.djvu Davidov A.V. 数字信号处理.docx Davidov A.V. DIGITAL SIGNAL PROCESSING.pdf Dakhnovich A.A.pdf Denisenko A.N. 信号。理论无线电工程.djvu Zalmanzon L.A. Fourier, Walsh and Haar Transforms.第一部分.djvu Zalmanzon L.A. Fourier, Walsh, Haar transforms.第二部分.djvu Zalmanzon L.A. Fourier, Walsh, Haar transforms.第三部分.djvu Zverev V.A. Stromkov A.A. 用数字方法从噪声中提取信号 2001.djvu Kay, S.M. Modern spectral analysis methods.djvu Kolos M.V. 最佳数字滤波方法。2000.pdf Komarov A.V. 数字信号处理器。2003.doc Krisilov V.A. Poberezhnik S.M. 通过结构灵活的多项式和谐波数列对复杂的依赖关系进行逼近.pdf Krisilov V.A. False compactness problems in discrete feature space in taxonomy tasks. pdf Kuo B. 数字控制系统的理论和设计。1986.djvu Lazarev, S. Fast Fourier Transform for signal processing in automation devices.pdf 列别杰夫-A.N. 数字建模的方法。1988.pdf Lukin A.数字信号处理简介。2002.djvu Nussbaumer G. Fast Fourier Transform and convolution algorithms.1985.djvu Olsson G. Digital Automation and Control Systems.第一部分。2001.djvu Olsson G. Digital Automation and Control Systems.第二部分。2001.djvu Oppenheim A.V. Digital Signal Processing.1979.djvu Ostapenko A.G. 微处理器上的递归滤波器。1988.djvu Rabiner L. Gould B. 数字信号处理的理论和应用。1978.djvu Rabiner L.R. Shafer R.V. 数字信号处理。1981.pdf 辐射性的，2000_00.djvu的¹03。 国际电联建议G721rus.djvu 国际电联建议G726和G727 ADICM算法比较.djvu ITU G726建议附件A.djvu ITU G727建议.djvu ITU G727建议附录A.djvu Robinson E.A. Spectral Estimation Theory Development.1982.djvu Rossiev A.A. Curve data modelling for gap recovery in tables.pdf 佐藤Y. 信号处理.djvu Sergienko A.B. 数字信号处理。2003.djvu Sibert, W.M. 电路、信号、系统。第一部分。1988.djvu Sibert, U.M. 电路、信号、系统。第二部分。1988.djvu Sizikov V.S. 稳定的测量结果处理方法 1999.pdf Sinclair, Jan.数字音频工程简介。1990.djvu Solonina A.Ulakhovich D. Algorithms and processors of digital signal processing.2002.djvu Solonina A.I. 数字信号处理的基本原理。2005.djvu Stepanov A.V. Methods of computer signal processing of radio communication systems.doc Trachtman A.M. Fundamentals of discrete signals theory on finite intervals.1975.djvu Widrow B.自适应信号处理。1989.djvu Walt Kester 数字信号处理。Analog Devices.pdf Fink L.M. Signals, Interference, Errors.第一部分。1984.djvu Fink, L.M. Signals, Interference, Errors.第二部分。1984.djvu Fink L.M. The Theory of Discrete Message Transmission Part 1 1970.djvu Fink L.M. The Theory of Discrete Message Transmission Part 2 1970.djvu Flanagan D.L. Analysis, synthesis and perception of speech.1968.djvu Franks L. Signal Theory.1974.djvu Harkevich A.A. 干扰控制。1965.djvu Hemming, R.W. 数字滤波器。1980.djvu Huang T.S. Fast algorithms in digital image processing 1984.djvu 新型模拟设备解决方案在现代数字通信系统中的应用前景.pdf Yaroslavsky L.P. Digital signal processing in optics and holography.djvu
A case study on using neural networks to perform technical.pdf Forex Patterns and Proababilities.pdf Gorban A.N. Neuroinformatics. What are us, where are we going, how to measure our way.pdf Haykin S. Kalman filtering and neural networks.djvu IskusstvennyeNeironnyeSeti.TeoriyaIPraktika_cover.jpeg Jonsson F. Markus. Поиск оптимального пути для транспортных средств на оцифрованых картах реальной местности. Часть 1.doc Jonsson F. Markus. Поиск оптимального пути для транспортных средств на оцифрованых картах реальной местности. Часть 2.doc Krose В. An introduction to Neural networks. 1996.djvu Long, Parks Neural Network Modeling.djvu Modelling and Trading EURUSD.pdf Neural_Network_Trend_Predictor_Manual.pdf rbfkalman.pdf ToshibaNeuronChip.pdf Using Recurrent Neural Networks To Forecasting of Forex.pdf Барскии А.Б. Нейронные сети распознавание, управление, принятие решений. 2004.pdf Беркинблит М.Б. Нейронные сети 1993.djvu Бэстенс Д. Нейроннные сети и финансовые рынки. Принятие решений в торговых операциях.djvu Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. 1997.djvu Вороновский Г.К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности.pdf Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1 2000.djvu Гольдштейн Б.С. Интеллектуальные сети. 2000.djvu Горбань А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычисительные возможности нейронных сетей.pdf Горбунова Е.О. Алгоритмическая универсальность кинетической машины Кирдина.pdf Горбунова Е.О. Методы нейроинформатики. Финитность и детерминированность простых программ для кинетической машины Кирдина.pdf Джейн Анил К. Введение в искусственные нейроные сети.pdf Доррер М.Г. Интуитивное предсказание нейросетями взаимоотношений в группе.pdf Доррер М.Г. Методы нейроинформатики. Аппроксимация многомерных функций полутораслойным предиктором с произвольными преобразователями.pdf Дубрович В.И. Субботин С.А. Алгоритм ускоренного обучения персептронов.pdf Ежов А. Шумский С. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе.djvu Жуков Л.А. Использование нейросетевых технологий для проведения учебно-исследовательских работ.pdf Заенцев И.В. Нейронные сети основные модели. 1999.pdf Захаров В.Н. Хорошевский В.Ф. Искусственный интеллект. Том 3. Программные и аппаратные средства 1990.djvu Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей.djvu Кгур П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры.pdf Комашинский В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи 2003.pdf Короткий С. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.pdf Короткий С. Нейронные сети. Алгоритм обратного распространения.pdf Короткий С. Нейронные сети. Обучение без учителя.pdf Короткий С. Нейронные сети. Основные положения.pdf Крисилов В.А. Кондартюк А.В. Преобразование входных данных нейросети с целью улучшения различимости.pdf Крисилов В.А. Олешко Д.Н. Методы ускорения обучения нейронных сетей.doc Крисилов В.А. Чумичкин К.В. Ускорение обучения нейронных сетей за счет адаптивного упрощения обучающей выборки.pdf Крислов В.А. Представление исходных данных в задачах нейросетевого прогнозирования.pdf Круглов В.В. Нечеткая логика и искуственные нейроные сети.djvu Круглов, Борисов - Искусственные нейронные сети. Теория и практика, 2002.djvu Круглов, Борисов - Искусственные нейронные сети. Теория и практика, 2002.txt Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования 2005.djvu Мак-Каллок У., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности.pdf Маркел Дж.Д. Линейное предсказание речи. 1980.djvu Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. 1998.pdf Набхан Т.Н. Зомая А. О проблемах создания нейросетевых структур для оптимизации функционирования.pdf Напалков А. В., Прагина Л. Л. - Мозг человека и искусственный интеллект.docx Олешко Д.Н. Повышение качества и скорости обучения нейронных сетей в задаче прогнозирования поведения временных рядов.doc Олешко Д.Н. Повышение качества и скорости обучения нейроных сетей.doc Островский С. Нейронные сети для обработки информации 2000.djvu Питенко А.А. Использование нейросетевых технологий при решении аналитических задач в ГИС.pdf Сенашова М.Ю. Погрешности нейронных сетей. Вычисление погрешностей весов синапсов. 1998.pdf Субботин С.А. Нейрокибернетика в СССР-СНГ - Аналитических обзор изобретений и патентов.pdf Тарасенко Р.А. Выбор размера описания ситуации при формировании обучаюей выборки для нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов.doc Тарасенко Р.А. Предварительая оценка качества обучающей выборки для нейроных сетей в адачах прогнозирования временных рядов.doc Терехов С.А. Технологические аспекты обучения нейросетевых машин. 2006.pdf Тюменцев Ю.В. Интеллектуальные автономные системы - вызов информационным технологиям.pdf Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника.doc Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика.doc Хайкин С. Нейронные сети - полный курс.djvu Царегородцев В.Г. Производство полуэмпирических знаний из таблиц данных с помощью обучаемых искусственных нейронных сетей.pdf
По ЦОС:
Arndt J. Algorithms for programmers ideas and source code.pdf Les Thede Practical Analog and Digital Filter Design. 2004.pdf O'Leary 2002 DSP directory.pdf Paillard B. An Introduction To Digital Signal Processors. 2002.pdf Rorabauch, Britton Digital Filter Designer`s Handbook. 1989.pdf Stranneby, Dag. Digital Signal Processing DSP and Applications. 2001.pdf Айфичер Э. Джервис Б. Цифровая обработка сигналов. Практический подход. 2004.djvu Анохина А.М. Цифровая обработка сигналов в измерительных системах физического эксперимента. Расчет фильтров.pdf Антонью А. Цифровые фильтры. Анализ и проектирование. 1983.djvu Арутюнов П.А. Теория и применение алгоритмических измерений.1990.djvu Белодедов М.В. Методы проектирования цифровых фильтров. 2004.pdf Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. 1989.djvu Богнер Р. Константинидис А. Введение в цифровую фильтрацию. 1976.djvu Брейсуэлл Р. Преобразование Хартли. Теория и практика. 1990.djvu Винокуров А. Алгоритм шифрования ГОСТ 28147-89 его использование и реализация для компьютеров платформы Intel x86.djvu Воробьев В.И. Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет преобразования. 1999.djvu Голд Б. Цифровая обработка сигналов. 1973.djvu Гольденберг Л.М. Цифровая обработка сигналов. 1990.djvu Гутников В.С. Фильтрация измерительных сигналов. 1990.djvu Давыдов А.В. ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ.docx Давыдов А.В. ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ.pdf Дахнович А.А.pdf Денисенко А.Н. Сигналы. Теоретическая радиотехника.djvu Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара. Часть 1.djvu Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара. Часть 2.djvu Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара. Часть 3.djvu Зверев В.А. Стромков А.А. Выделение сигналов из помех численными методами 2001.djvu Кей С.М. Современные методы спектрального анализа.djvu Колос М.В. Методы оптимальной цифровой фильтрации. 2000.pdf Комаров А.В. Цифровые сигнальные процессоры. 2003.doc Крисилов В.А. Побережник С.М. Аппроксимация сложных зависимостей структурно-гибкими полиномиальными и гармоническими рядами.pdf Крисилов В.А. Проблемы ложной компактности в дискретном пространстве признаков в задачах таксономии.pdf Куо Б.Теория и проектирование цифровых систем управления. 1986.djvu Лазарев С. Быстрое преобразование Фурье для обработки сигналов в устройствах автоматизации.pdf Лебедев А.Н. Методы цифрового моделирования. 1988.pdf Лукин А. Введение в цифровую обработку сигналов. 2002.djvu Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток. 1985.djvu Олссон Г. Цифровые системы автоматизации и управления. Часть 1. 2001.djvu Олссон Г. Цифровые системы автоматизации и управления. Часть 2. 2001.djvu Оппенгейм А.В. Цифровая обработка сигналов. 1979.djvu Остапенко А.Г. Рекурсивные фильтры на микропроцессорах. 1988.djvu Рабинер Л. Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. 1978.djvu Рабинер Л.Р. Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов. 1981.pdf Радиотехника №03 2000_00.djvu Рекомендации ITU G721rus.djvu Рекомендации ITU G726 и G727 Сравнение алгоритмов АДИКМ.djvu Рекомендации ITU G726 Приложение A.djvu Рекомендации ITU G727.djvu Рекомендации ITU G727 Приложение А.djvu Робинсон Э.А. История развития теории спектрального оценивания. 1982.djvu Россиев А.А. Моделирование данных при помощи кривых для восстановления пробелов в таблицах.pdf Сато Ю. Обработка сигналов.djvu Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. 2003.djvu Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы. Часть 1. 1988.djvu Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы. Часть 2. 1988.djvu Сизиков В.С. Устойчивые методы обработки результатов измерений 1999.pdf Синклер Ян. Введение в цифровую звукотехнику. 1990.djvu Солонина А. Улахович Д. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов. 2002.djvu Солонина А.И. Основы цифровой обработки сигналов. 2005.djvu Степанов А.В. Методы компьютерной обработки сигналов систем радиосвязи.doc Трахтман А.М. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. 1975.djvu Уидроу Б. Адаптивная обработка сигналов. 1989.djvu Уолт Кестер Цифровая обработка сигналов. Analog Devices.pdf Финк Л.М. Сигналы, помехи, ошибки. Часть 1. 1984.djvu Финк Л.М. Сигналы, помехи, ошибки. Часть 2. 1984.djvu Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений Часть 1 1970.djvu Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений Часть 2 1970.djvu Фланаган Д.Л. Анализ, синтез и восприятие речи. 1968.djvu Френкс Л. Теория сигналов. 1974.djvu Харкевич А.А. Борьба с помехами. 1965.djvu Хемминг Р.В. Цифровые фильтры. 1980.djvu Хуанг Т.С. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений 1984.djvu щатилов В. Перспективы применения новых решений Analog Devaces в современных цифровых системах связи.pdf Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии.djvu
Если кому надо могу залить на общедоступный какойнибудь ftp сервер
这是教科书上的另一个剪报。
Да не только в учителе дело. Принцип другой. МЛП чертит линии(гиперплоскости), а вероятностная окружности(гипершары).
Взять простой пример:
Линейный перцептрон просто линией разделил и всё, линия у него бесконечна.
А значение потенциалов обоих классов будет практически нулевым. Разница есть?
线性感知器与此有什么关系？MLP，即多层感知器，在俄语中为多层感知器，将把任何复杂的空间划分为类 。 区别在于老师，PNN是一个分类任务，MLP大部分是一个近似任务。什么任务，我们称之为网格。
Причем здесь линейный персептрон? MЛП, или MLP - multilayer perceptron, или рускими словами, многослойный персептрон, он разделит на классы скольугодно сложное пространство. Разница в учителе, PNN задачи классификации, MLP задачи апроксимации по большей части. Какая задача, так и обзываем сетку.
根据你的逻辑，你会把卷积 神经网络 归入哪一类？我可以很容易地使用MLP进行概率分类，但它不会是一个PNN网。
当年巴特赢得比赛时，对PNN（https://forum.mql4.com/ru/9502）进行了激烈的讨论，不过我建议去看看。
首先，PNN在结构上有差异，即神经元如何相互连接，隐藏层和输出层不是完全连接。
我建议找到并阅读Donald Specht的两篇文章：Probabilistic Neural Networks for Classification and Mapping or Associative Memory and Probabilistic Neural Networks。
其中一篇文章涉及到阿塔卡的PNN。
Исходя из Вашей логики к какому классу вы отнесете свети свертки (convolutional neural net)? Я на легко могу использовать MLP для классификации по вероятностному признаку, но это не будет PNN сетью.
В свое время когда Беттер победил на конкурсе развернулась бурная дискуссия на предмет PNN (https://forum.mql4.com/ru/9502), рекомендую ее все же посмотреть.
В первую очередь PNN имеет архитектурные отличия, т.е. как связаны нейроны между собой, скрытый и выходной слои, не являются полносвязными.
Рекомендую найти и почитать две статьи, Дональда Спехтома (Donald Specht): Probabilistic Neural Networks for Classification и Mapping or Associative Memory and Probabilistic Neural Networks.
Одна из статей посвященная PNN в атаче.
那么你的帖子到底想说什么？是MLP不能解决PNN问题吗？还是说PNN不适合MLP任务？
如果不是这样，产生的概念就没有意义，这些概念都是关于同样的事情--非线性转化。
或者你想说他们有一个不同的矩阵，在什么具体的根本区别，请通过具体的例子说明，而不参考维基和阅读文章，书籍将被衡量或什么？
PNN/GRNN网络的结构
1990年，Donald F. Specht提出了一种方法，以神经网络的形式制定上述的加权邻接法。 他把这称为"概率神经网络"。 下面是PNN/GRNN网络的图示。
所有PNN/GRNN网络都有四层。
对于GRNN网络，模式层中只有两个神经元。 一个神经元是分母求和单元，另一个是分子求和单元。 分母求和单元将来自每个隐藏神经元的权重值相加。 分子求和单元将每个隐藏神经元的权重值乘以实际目标值加起来。
对于GRNN网络，决策层将分子求和单元中积累的数值除以分母求和单元中的数值，并将结果作为预测的目标值。
那么与MLP的主要区别是什么？
每个作者都会产生概念；他们的目的不是为了促进科学，而是为了在书籍和文章上赚钱，也是为了 "股票作家"。
PS 关于NN的不同作者有时对相同的概念和定义有不同的看法，所以没有必要参考一些人的说法来澄清术语。
PPS 重要的是对神经元如何通过非线性转换工作的理解。就是这样，不需要其他东西。
Ну и что конкретно Вы хотели сказать своим постом? Может то, что MLP не может решать задачи PNN? Или PNN не пригоден для задач MLP?
Ну и в чем принципиальные отличия от MLP?
PS У разных авторов по NN порой разнятся одни и те же понятия и определения, поэтому нет смысла ссылаться на одних из них для уточнения терминов.
PPS Важно понимание работы нейрона по нелинейному преобразованию. Всё, больше ничего не нужно.
第一个也是最主要的区别是如何解释网络的输出以及如何使这种解释不含糊（相对）。
在PNN的情况下，网络被设计用来对数据进行分类/聚类，因此它不是全网格的，MLP是全网格的。
另一个区别是，PNN可以对不同的层使用不同的激活函数，例如，对输出层使用径向基函数。
而MPL传统上对所有层使用相同的激活函数。
PNN可以解决MPL问题，只是它将不再是PNN，而是基于非全相干架构的变体，只是反过来也是如此。
关于非线性转换，是的，我同意，任何NS都是一种非线性转换（或线性，单层perseptron也是一种NS），了解它的工作原理很重要。
但你还遗漏了一个事实，NS考虑到了连接的内部结构--你忘记了数学装置是基于生物原型的，例如，一个认知电子最接近于其
实施。
该主题的作者对数学仪器感兴趣，文章和第一手资料最好地揭示了它。:)而我一下子给你的显著特征是--建筑。而这并不是作者的愿望
为了 "在艺术领域留下自己的印记"，一切都比较简单，也比较复杂--你需要一个毫不含糊的输出解释规则，有不同的输入数据（来自不同应用领域的数据）。
1)Первое и основное отличие это то как интерпретируются выходы сети и с помощью чего обеспечивается однозначность (относительная) этой интерпретации.
В случае с PNN, сеть разрабатывалась для классификации\кластеризации данных, следовательно имеет не полносвязую структуру, MLP - полносвязную.
2)Еще одним отличием является то, что PNN может используются различные ф-ции активации для различных слоев, скажем для выходного слоя использует радиально-базисная ф-ция,
а MPL традиционно использует для всех слоев одну и туже ф-цию.
3)PNN может решать задачи MPL, только это будет уже не PNN, а вариация на базе не полносвязной архитектуры, точно также и в обратную сторону.
4)Относительно нелинейного преобразования, да согласен, любая НС - это нелинейное преобразование (или линейное, однослойные персептрон тоже НС) и важно понимать как это работает,
но вы опускаете еще один факт, НС учитывает внутреннюю архитектуру связей - вы забываете, что в основу мат. аппарата все же лег биологический прототип и когнитрон, к примеру, ближе всего к его
реализации.
5)Автор ветки интересовался мат. аппаратом, статьи и перво источники лучше всего его раскрывают. :) А отличительные признаки я назвал вам сразу - архитектура. И здесь не стремление авторов
"оставить свой след в искусстве", все проще и сложнее - необходимо однозначное правило интерпретации выходов, при различных исходных данных (данных с различных прикладных областей).
1）我就是这么说的，这与老师有关。
2）嗯，谁禁止在MLP中为网络中的每个神经元使用不同的激活F力？或者说，激活f-i中的曲率因子，因为它（激活f-i）对所有网络和所有神经元都是一样的，它的形状可以从逻辑的阶梯式、s形到直线式变化。
10是曲率系数。
3）好吧，如果是这样，那就没必要大惊小怪了。
4）它与我所说的并不矛盾。
5）你盲目跟随书本上的权威，自己不做任何研究？你不应该。这里有无限的想象空间，如果你遵循往往是相互矛盾的书本概念，很有可能会错过非常重要的....。嗯，你错过了很多东西。
一般来说，随你怎么叫，神经元的非线性转换的本质不会改变。
好运!
joo писал(а) >>
我们是要打书仗还是什么？
我的图书馆中的文件列表
关于网络。
关于使用神经网络进行技术的案例研究.pdf
外汇格局和可能性.pdf
Gorban A.N. 神经信息学。我们是什么，我们要去哪里，如何衡量我们的方式.pdf
Haykin S. Kalman filtering and neural networks.djvu
IskusstvennyeNeironnyeSeti.TeoriyaIPraktika_cover.jpeg
Jonsson F.马库斯。数字化真实地形图上的车辆寻路。第1部分.doc
Jonsson F.马库斯。在数字化的真实地形图上为车辆寻找最佳路径。第2部分.doc
Krose B.神经网络的介绍。1996.djvu
Long, Parks Neural Network Modeling.djvu
建立模型和交易欧元兑美元.pdf
神经网络_趋势预测器_手册.pdf
rbfkalman.pdf
东芝NeuronChip.pdf
使用递归神经网络预测外汇.pdf
Barskyi A.B. Neural Networks Recognition, Control, Decision Making.2004.pdf
Berkinblit M.B. Neural Networks 1993.djvu
Bastens D. Neural networks and financial markets.交易中的决策.djvu
Vapnik V.N. Dependence reconstruction from empirical data.1997.djvu
Voronovsky G.K. Genetic Algorithms, Artificial Neural Networks and Virtual Reality Problems. pdf
Galushkin A.I. Theory of Neural Networks.第一卷 2000.djvu
Goldstein B.S. 智能网络。2000.djvu
Gorban A.N. Generalized approximation theorem and computational capabilities of neural networks.pdf
Gorbunova E.O. Algorithmic universality of the Kirdin kinetic machine.pdf
Gorbunova E.O. Methods of neuroinformatics.Kirdin运动机的简单程序的有限性和确定性.pdf
Jane Anil K. Introduction to Artificial Neural Networks.pdf
Dorrer M.G. 通过神经网络直观地预测群体关系.pdf
Dorrer M.G. Methods of neuroinformatics.用半层预测器对多维函数进行逼近，并带有任意的传感器.pdf
杜布罗维奇-V.I.-苏伯丁-S.A. 加速学习珀斯普朗的算法.pdf
Ezhov A. Shumsky S. Neurocomputing and its applications in economics and business.djvu
Zhukov L.A. Using neural-network technologies for educational research work.pdf
Zaentsev I.V. 神经网络基本模型。1999.pdf
Zakharov V.N. Khoroshevsky V.F. 人工智能。第三卷。软件和硬件1990.djvu
Callan R. Basic concepts of neural networks.djvu
Kgur P.G. Neural networks and neurocomputers.pdf
Komashinsky V.I. Neural networks and their application in control and communication systems 2003.pdf
Korotky S. Hopfield and Hamming neural networks.pdf
Korotky S. 神经网络。反向传播算法.pdf
Korotky S. 神经网络。没有老师的学习.pdf
Korotky S. 神经网络。基本概念.pdf
Krisilov V.A. Kondartiuk A.V. 转换神经网络输入数据以提高辨别能力.pdf
Krisilov V.A. Oleshko D.N. Methods of acceleration of training of neural networks.doc
Krisilov, V.A., Chumichkin, K.V. 通过学习样本的自适应简化加速神经网络学习。
Krisilov V.A. Presentation of initial data in tasks of neural network forecasting.pdf
Kruglov V.V.模糊逻辑和人工神经网络.djvu
Kruglov, Borisov - 人工神经网络。理论与实践, 2002.djvu
Kruglov, Borisov - 人工神经网络。理论与实践, 2002.txt
Liu B. Theory and Practice of Indefinite Programming, 2005.djvu
McCulloch W., Pitts W. 与神经活动有关的思想的逻辑计算.pdf
Markel J.D. 线性语音预测。1980.djvu
Mirkes E.M. Neurocomputer.标准草案。1998.pdf
Nabhan T.N. Zomaya A.关于为性能优化创建神经网络结构的问题.pdf
Napalkov A.V., Pragina L.L. - 人脑与人工智能.docx
Oleshko D.N. 在预测时间序列行为的任务中提高神经网络训练的质量和速度。
Oleshko D.N. Increasing quality and speed of Neural Network Learning.doc
奥斯特罗夫斯基-S.信息处理的神经网络2000.djvu
Pitenko A.A. Using Neural Network Technologies to Solve Analytical Problems in GIS.pdf
Senashova M.Y. 神经网络的错误。突触权重的误差计算。1998.pdf
Subbotin S.A. Neurocybernetics in USSR-CIS - Analyses of Inventions and Patents.pdf
塔拉森科-R.A.在时间序列预测任务中为神经网络形成训练样本时对情况描述的大小的选择.doc
Tarasenko R.A. Preliminary estimation of training selection quality for neural networks in tasks of time series forecasting.doc
Terekhov S.A. 神经网络机器学习的技术问题。2006.pdf
智能自主系统--对信息技术的挑战.pdf
Wosserman, F. Neurocomputer Engineering.doc
Wosserman, F. Neurocomputer engineering.理论与实践.doc
海金S.神经网络 - 完整课程.djvu
Tsaregorodtsev V.G. 通过可训练的人工神经网络从数据表中产生半经验性的知识.pdf
关于DSP。
Arndt J. Algorithms for programmers ideas and source code.pdf
Les Thede Practical Analog and Digital Filter Design.2004.pdf
O'Leary 2002 DSP目录.pdf
Paillard B. An Introduction To Digital Signal Processors.2002.pdf
Rorabauch, Britton Digital Filter Designer`s Handbook.1989.pdf
Stranneby, Dag.数字信号处理 DSP和应用。2001.pdf
Eificher E. Jervis B. 数字信号处理。一个实用的方法。2004.djvu
Anokhina A.M. 在物理实验的测量系统中对信号进行数字处理。滤波器的计算.pdf
Antonyu A. 数字滤波器。分析和设计。1983.djvu
Arutyunov P.A. Theory and Application of algorithmic Measurement.1990.djvu
Belodedov M.V. 数字滤波器的设计方法。2004.pdf
Bleihut R. Fast algorithms for digital signal processing.1989.djvu
Bogner, R. Konstantinidis, A. Introduction in Digital Filtering.1976.djvu
Bracewell R. The Hartley Transform.理论和实践。1990.djvu
Vinokurov A. GOST 28147-89加密算法及其在Intel x86平台计算机上的使用和实现.djvu
Vorobyev V.I. Gribunin V.G. 小波变换的理论和实践。1999.djvu
Gold B. Digital Signal Processing.1973.djvu
Goldenberg L.M. Digital Signal Processing.1990.djvu
Gutnikov V.S. 测量信号的过滤。1990.djvu
Davidov A.V. 数字信号处理.docx
Davidov A.V. DIGITAL SIGNAL PROCESSING.pdf
Dakhnovich A.A.pdf
Denisenko A.N. 信号。理论无线电工程.djvu
Zalmanzon L.A. Fourier, Walsh and Haar Transforms.第一部分.djvu
Zalmanzon L.A. Fourier, Walsh, Haar transforms.第二部分.djvu
Zalmanzon L.A. Fourier, Walsh, Haar transforms.第三部分.djvu
Zverev V.A. Stromkov A.A. 用数字方法从噪声中提取信号 2001.djvu
Kay, S.M. Modern spectral analysis methods.djvu
Kolos M.V. 最佳数字滤波方法。2000.pdf
Komarov A.V. 数字信号处理器。2003.doc
Krisilov V.A. Poberezhnik S.M. 通过结构灵活的多项式和谐波数列对复杂的依赖关系进行逼近.pdf
Krisilov V.A. False compactness problems in discrete feature space in taxonomy tasks. pdf
Kuo B. 数字控制系统的理论和设计。1986.djvu
Lazarev, S. Fast Fourier Transform for signal processing in automation devices.pdf
列别杰夫-A.N. 数字建模的方法。1988.pdf
Lukin A.数字信号处理简介。2002.djvu
Nussbaumer G. Fast Fourier Transform and convolution algorithms.1985.djvu
Olsson G. Digital Automation and Control Systems.第一部分。2001.djvu
Olsson G. Digital Automation and Control Systems.第二部分。2001.djvu
Oppenheim A.V. Digital Signal Processing.1979.djvu
Ostapenko A.G. 微处理器上的递归滤波器。1988.djvu
Rabiner L. Gould B. 数字信号处理的理论和应用。1978.djvu
Rabiner L.R. Shafer R.V. 数字信号处理。1981.pdf
辐射性的，2000_00.djvu的¹03。
国际电联建议G721rus.djvu
国际电联建议G726和G727 ADICM算法比较.djvu
ITU G726建议附件A.djvu
ITU G727建议.djvu
ITU G727建议附录A.djvu
Robinson E.A. Spectral Estimation Theory Development.1982.djvu
Rossiev A.A. Curve data modelling for gap recovery in tables.pdf
佐藤Y. 信号处理.djvu
Sergienko A.B. 数字信号处理。2003.djvu
Sibert, W.M. 电路、信号、系统。第一部分。1988.djvu
Sibert, U.M. 电路、信号、系统。第二部分。1988.djvu
Sizikov V.S. 稳定的测量结果处理方法 1999.pdf
Sinclair, Jan.数字音频工程简介。1990.djvu
Solonina A.Ulakhovich D. Algorithms and processors of digital signal processing.2002.djvu
Solonina A.I. 数字信号处理的基本原理。2005.djvu
Stepanov A.V. Methods of computer signal processing of radio communication systems.doc
Trachtman A.M. Fundamentals of discrete signals theory on finite intervals.1975.djvu
Widrow B.自适应信号处理。1989.djvu
Walt Kester 数字信号处理。Analog Devices.pdf
Fink L.M. Signals, Interference, Errors.第一部分。1984.djvu
Fink, L.M. Signals, Interference, Errors.第二部分。1984.djvu
Fink L.M. The Theory of Discrete Message Transmission Part 1 1970.djvu
Fink L.M. The Theory of Discrete Message Transmission Part 2 1970.djvu
Flanagan D.L. Analysis, synthesis and perception of speech.1968.djvu
Franks L. Signal Theory.1974.djvu
Harkevich A.A. 干扰控制。1965.djvu
Hemming, R.W. 数字滤波器。1980.djvu
Huang T.S. Fast algorithms in digital image processing 1984.djvu
新型模拟设备解决方案在现代数字通信系统中的应用前景.pdf
Yaroslavsky L.P. Digital signal processing in optics and holography.djvu
如果有人需要，我可以上传到任何ftp服务器上
Список файлов в моей библиотеке
По сетям:
A case study on using neural networks to perform technical.pdf
Forex Patterns and Proababilities.pdf
Gorban A.N. Neuroinformatics. What are us, where are we going, how to measure our way.pdf
Haykin S. Kalman filtering and neural networks.djvu
IskusstvennyeNeironnyeSeti.TeoriyaIPraktika_cover.jpeg
Jonsson F. Markus. Поиск оптимального пути для транспортных средств на оцифрованых картах реальной местности. Часть 1.doc
Jonsson F. Markus. Поиск оптимального пути для транспортных средств на оцифрованых картах реальной местности. Часть 2.doc
Krose В. An introduction to Neural networks. 1996.djvu
Long, Parks Neural Network Modeling.djvu
Modelling and Trading EURUSD.pdf
Neural_Network_Trend_Predictor_Manual.pdf
rbfkalman.pdf
ToshibaNeuronChip.pdf
Using Recurrent Neural Networks To Forecasting of Forex.pdf
Барскии А.Б. Нейронные сети распознавание, управление, принятие решений. 2004.pdf
Беркинблит М.Б. Нейронные сети 1993.djvu
Бэстенс Д. Нейроннные сети и финансовые рынки. Принятие решений в торговых операциях.djvu
Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. 1997.djvu
Вороновский Г.К. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности.pdf
Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн. 1 2000.djvu
Гольдштейн Б.С. Интеллектуальные сети. 2000.djvu
Горбань А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычисительные возможности нейронных сетей.pdf
Горбунова Е.О. Алгоритмическая универсальность кинетической машины Кирдина.pdf
Горбунова Е.О. Методы нейроинформатики. Финитность и детерминированность простых программ для кинетической машины Кирдина.pdf
Джейн Анил К. Введение в искусственные нейроные сети.pdf
Доррер М.Г. Интуитивное предсказание нейросетями взаимоотношений в группе.pdf
Доррер М.Г. Методы нейроинформатики. Аппроксимация многомерных функций полутораслойным предиктором с произвольными преобразователями.pdf
Дубрович В.И. Субботин С.А. Алгоритм ускоренного обучения персептронов.pdf
Ежов А. Шумский С. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе.djvu
Жуков Л.А. Использование нейросетевых технологий для проведения учебно-исследовательских работ.pdf
Заенцев И.В. Нейронные сети основные модели. 1999.pdf
Захаров В.Н. Хорошевский В.Ф. Искусственный интеллект. Том 3. Программные и аппаратные средства 1990.djvu
Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей.djvu
Кгур П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры.pdf
Комашинский В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи 2003.pdf
Короткий С. Нейронные сети Хопфилда и Хэмминга.pdf
Короткий С. Нейронные сети. Алгоритм обратного распространения.pdf
Короткий С. Нейронные сети. Обучение без учителя.pdf
Короткий С. Нейронные сети. Основные положения.pdf
Крисилов В.А. Кондартюк А.В. Преобразование входных данных нейросети с целью улучшения различимости.pdf
Крисилов В.А. Олешко Д.Н. Методы ускорения обучения нейронных сетей.doc
Крисилов В.А. Чумичкин К.В. Ускорение обучения нейронных сетей за счет адаптивного упрощения обучающей выборки.pdf
Крислов В.А. Представление исходных данных в задачах нейросетевого прогнозирования.pdf
Круглов В.В. Нечеткая логика и искуственные нейроные сети.djvu
Круглов, Борисов - Искусственные нейронные сети. Теория и практика, 2002.djvu
Круглов, Борисов - Искусственные нейронные сети. Теория и практика, 2002.txt
Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования 2005.djvu
Мак-Каллок У., Питтс В. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности.pdf
Маркел Дж.Д. Линейное предсказание речи. 1980.djvu
Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. 1998.pdf
Набхан Т.Н. Зомая А. О проблемах создания нейросетевых структур для оптимизации функционирования.pdf
Напалков А. В., Прагина Л. Л. - Мозг человека и искусственный интеллект.docx
Олешко Д.Н. Повышение качества и скорости обучения нейронных сетей в задаче прогнозирования поведения временных рядов.doc
Олешко Д.Н. Повышение качества и скорости обучения нейроных сетей.doc
Островский С. Нейронные сети для обработки информации 2000.djvu
Питенко А.А. Использование нейросетевых технологий при решении аналитических задач в ГИС.pdf
Сенашова М.Ю. Погрешности нейронных сетей. Вычисление погрешностей весов синапсов. 1998.pdf
Субботин С.А. Нейрокибернетика в СССР-СНГ - Аналитических обзор изобретений и патентов.pdf
Тарасенко Р.А. Выбор размера описания ситуации при формировании обучаюей выборки для нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов.doc
Тарасенко Р.А. Предварительая оценка качества обучающей выборки для нейроных сетей в адачах прогнозирования временных рядов.doc
Терехов С.А. Технологические аспекты обучения нейросетевых машин. 2006.pdf
Тюменцев Ю.В. Интеллектуальные автономные системы - вызов информационным технологиям.pdf
Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника.doc
Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика.doc
Хайкин С. Нейронные сети - полный курс.djvu
Царегородцев В.Г. Производство полуэмпирических знаний из таблиц данных с помощью обучаемых искусственных нейронных сетей.pdf
По ЦОС:
Arndt J. Algorithms for programmers ideas and source code.pdf
Les Thede Practical Analog and Digital Filter Design. 2004.pdf
O'Leary 2002 DSP directory.pdf
Paillard B. An Introduction To Digital Signal Processors. 2002.pdf
Rorabauch, Britton Digital Filter Designer`s Handbook. 1989.pdf
Stranneby, Dag. Digital Signal Processing DSP and Applications. 2001.pdf
Айфичер Э. Джервис Б. Цифровая обработка сигналов. Практический подход. 2004.djvu
Анохина А.М. Цифровая обработка сигналов в измерительных системах физического эксперимента. Расчет фильтров.pdf
Антонью А. Цифровые фильтры. Анализ и проектирование. 1983.djvu
Арутюнов П.А. Теория и применение алгоритмических измерений.1990.djvu
Белодедов М.В. Методы проектирования цифровых фильтров. 2004.pdf
Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. 1989.djvu
Богнер Р. Константинидис А. Введение в цифровую фильтрацию. 1976.djvu
Брейсуэлл Р. Преобразование Хартли. Теория и практика. 1990.djvu
Винокуров А. Алгоритм шифрования ГОСТ 28147-89 его использование и реализация для компьютеров платформы Intel x86.djvu
Воробьев В.И. Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет преобразования. 1999.djvu
Голд Б. Цифровая обработка сигналов. 1973.djvu
Гольденберг Л.М. Цифровая обработка сигналов. 1990.djvu
Гутников В.С. Фильтрация измерительных сигналов. 1990.djvu
Давыдов А.В. ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ.docx
Давыдов А.В. ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ.pdf
Дахнович А.А.pdf
Денисенко А.Н. Сигналы. Теоретическая радиотехника.djvu
Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара. Часть 1.djvu
Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара. Часть 2.djvu
Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара. Часть 3.djvu
Зверев В.А. Стромков А.А. Выделение сигналов из помех численными методами 2001.djvu
Кей С.М. Современные методы спектрального анализа.djvu
Колос М.В. Методы оптимальной цифровой фильтрации. 2000.pdf
Комаров А.В. Цифровые сигнальные процессоры. 2003.doc
Крисилов В.А. Побережник С.М. Аппроксимация сложных зависимостей структурно-гибкими полиномиальными и гармоническими рядами.pdf
Крисилов В.А. Проблемы ложной компактности в дискретном пространстве признаков в задачах таксономии.pdf
Куо Б.Теория и проектирование цифровых систем управления. 1986.djvu
Лазарев С. Быстрое преобразование Фурье для обработки сигналов в устройствах автоматизации.pdf
Лебедев А.Н. Методы цифрового моделирования. 1988.pdf
Лукин А. Введение в цифровую обработку сигналов. 2002.djvu
Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток. 1985.djvu
Олссон Г. Цифровые системы автоматизации и управления. Часть 1. 2001.djvu
Олссон Г. Цифровые системы автоматизации и управления. Часть 2. 2001.djvu
Оппенгейм А.В. Цифровая обработка сигналов. 1979.djvu
Остапенко А.Г. Рекурсивные фильтры на микропроцессорах. 1988.djvu
Рабинер Л. Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. 1978.djvu
Рабинер Л.Р. Шафер Р.В. Цифровая обработка речевых сигналов. 1981.pdf
Радиотехника №03 2000_00.djvu
Рекомендации ITU G721rus.djvu
Рекомендации ITU G726 и G727 Сравнение алгоритмов АДИКМ.djvu
Рекомендации ITU G726 Приложение A.djvu
Рекомендации ITU G727.djvu
Рекомендации ITU G727 Приложение А.djvu
Робинсон Э.А. История развития теории спектрального оценивания. 1982.djvu
Россиев А.А. Моделирование данных при помощи кривых для восстановления пробелов в таблицах.pdf
Сато Ю. Обработка сигналов.djvu
Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. 2003.djvu
Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы. Часть 1. 1988.djvu
Сиберт У.М. Цепи, сигналы, системы. Часть 2. 1988.djvu
Сизиков В.С. Устойчивые методы обработки результатов измерений 1999.pdf
Синклер Ян. Введение в цифровую звукотехнику. 1990.djvu
Солонина А. Улахович Д. Алгоритмы и процессоры цифровой обработки сигналов. 2002.djvu
Солонина А.И. Основы цифровой обработки сигналов. 2005.djvu
Степанов А.В. Методы компьютерной обработки сигналов систем радиосвязи.doc
Трахтман А.М. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. 1975.djvu
Уидроу Б. Адаптивная обработка сигналов. 1989.djvu
Уолт Кестер Цифровая обработка сигналов. Analog Devices.pdf
Финк Л.М. Сигналы, помехи, ошибки. Часть 1. 1984.djvu
Финк Л.М. Сигналы, помехи, ошибки. Часть 2. 1984.djvu
Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений Часть 1 1970.djvu
Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений Часть 2 1970.djvu
Фланаган Д.Л. Анализ, синтез и восприятие речи. 1968.djvu
Френкс Л. Теория сигналов. 1974.djvu
Харкевич А.А. Борьба с помехами. 1965.djvu
Хемминг Р.В. Цифровые фильтры. 1980.djvu
Хуанг Т.С. Быстрые алгоритмы в цифровой обработке изображений 1984.djvu
щатилов В. Перспективы применения новых решений Analog Devaces в современных цифровых системах связи.pdf
Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии.djvu
Если кому надо могу залить на общедоступный какойнибудь ftp сервер
你能在Narod上这样做吗？
На Narod можеш?只需描述要做什么和如何做。我完成后会把它填进去，然后再告诉你。