ВКР: Психологическая интуиция искусственных нейронных сетей

Содержание

• Введение
• Глава 1. Психодиагностика и нейронные сети
• 1.1 Задачи и методы современной психодиагностики
• 1.2 Сущность интуитивного метода
• 1.3 Математические модели и алгоритмы психодиагностики
• 1.4 перспективные алгоритмы построения психодиагностических методик
• 1.5 методы восстановления зависимостей
• 1.6 алгоритмы и методы безусловной оптимизации
• 1.7 нейронные сети
• 1.7.1 Основные элементы
• 1.7.2 Структура сети
• 1.7.3 Прямое функционирование сети
• 1.7.4 Обучение сети
• 1.7.5 Обратное функционирование
• Выводы главы 1
• Глава 2. Решение нейросетями классических задач психодиагностики
• 2.1 Классический эксперимент
• 2.2 Оценка значимости вопросов теста
• 2.3 Контрастирование сети по значимости вопросов теста
• 2.4 Результаты экспериментов с контрастированными сетями
• Выводы главы 2
• Глава 3. Интуитивное предсказание нейросетями взаимоотношений
• 3.1 Проблема оценки взаимоотношений
• 3.2 Общая задача экспериментов
• 3.3 Применяемые в экспериментах психологические методики
• 3.4 Эксперименты по предсказанию группового статуса
• 3.5 Нейросетевое исследование структуры опросника
• 3.6 Оценка оптимизации задачника нейросетью с позиций теории информации
• 3.7 Эксперименты по предсказанию парных взаимоотношений
• Выводы главы 3
• Глава 4. Полутораслойный предиктор с произвольными преобразователями
• 4.1 Постановка проблемы
• 4.2 Аналитическое решение
• 4.3 Запись решения в идеологии нейросетей
• 4.4 Алгоритмическая часть
• 4.5 Оценка информационной емкости нейронной сети при помощи выборочной константы Липшица
• 4.6 Соглашение о терминологии
• 4.7 Компоненты сети
• 4.8 Общий элемент сети
• 4.9 Вход сети
• 4.10 Выход сети
• 4.11 Синапс сети
• 4.12 Тривиальный сумматор
• 4.13 Нейрон
• 4.14 Поток сети
• 4.15 Скомпонованная полутораслойная поточная сеть
• Выводы по главе 4.
• ВЫВОДЫ
• ЛИТЕРАТУРА
• Программа-имитатор полутораслойной сети
• Программа расчета социометрических показателей
• Психологический опросник А.Г. Копытова