Библиографический список:
1. Аксенов В. К., Курленя М. В. Некоторые особенности техники измерения напряжений в породном массиве гидравлическими датчиками / Измерение напряжений в массиве горных пород. — Новосибирск, 1972. — С. 159—167.
2. Бажова Ю. Сети. — М.: Центрполиграф, 2013. — 480 c.
3. Боровиков В. П. Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных. — М.: Горячая Линия — Телеком, 2008. — 392 c.
4. Галушкин А. И. Нейронные сети. Основы теории. — М.: Горячая Линия — Телеком, 2012. — 496 c.
5. Еремин Д. М., Гарцеев И. Б. Искусственные нейронные сети в интеллектуальных системах управления. — М.: МИРЭА, 2004. — 75 с.
6. Редько В. Г. Эволюция, нейронные сети, интеллект. Модели и концепции эволюционной кибернетики. — М.: Либроком, 2013. — 224 c.
7. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд. — М.: Вильямс, 2006. — 1104 с.
8. Ширяев В. И. Финансовые рынки. Нейронные сети, хаос и нелинейная динамика. — М.: Либроком, 2013. — 232 c.
9. Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект. — М.: Издат. центр «Академия», 2005. — 176 с.
10. Hertz J., Palmer Richard G., Krogh Anders S. Introduction to the theory of neural computation. — Addison-Wesley, 1991. — 487 p.
11. MacKay David J. C. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. — Cambridge University Press, 2003. — 117 p.
12. Sutskever I., Martens J., Dahl G., Hinton G. On the importance of initialization and momentum in deep learning // J. of Machine Learning Research, 2013, Vol. 28, No 3, pp. 1139—1147.
13. Ripley Brian D. Pattern Recognition and Neural Networks. — Cambridge University Press, 2007. — 197 р.
14. Wiley J. Signal and image processing with neural networks: a C++ sourcebook. — Timothy, 1994. — 214 p.