16 лет / vc.ru, 27 июля // https://vc.ru/flood/42736-stoit-li-doveryat-analitikam-razbor-prognozov-issledovatelskoy-kompanii-gartner-za-16-let

1332

Бехтерев В.М. (1908). Внушение и его роль в общественной жизни. — СПб.: Издание К.Л.Риккера // http://psylib.org.ua/books/behtv01/index.htm

1333

Mackay C. (1852). Memoirs of Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds. Office of the National Illustrated Library // https://books.google.ru/books?id=NmEOAAAAQAAJ

1334

Скоренко Т. (2015). Радиоактивное мыло, таблетки, вода и другие странности радиационной медицины / Популярная механика, 6 дек. // https://www.popmech.ru/science/233421-radioaktivnoe-mylo-tabletki-voda-i-drugie-strannosti-radiatsionnoy-meditsiny/

1335

Ng A. (2016). Deep Learning in Practice: Speech Recognition and Beyond / MIT Technology Review, May 23, 2016 // https://events.technologyreview.com/video/watch/andrew-ng-deep-learning/

1336

* Пер. С. Земляного.

1337

Католин Л. (1967). Кибернетические путешествия. — М.: Знание // http://informaticslib.ru/books/item/f00/s00/z0000013/st003.shtml

1338

Джура С. Г. (1992). Теория информации в контексте построения нейросетей / Электронный архив Донец. нац. техн. ун-та (г. Донецк) // http://ea.donntu.org:8080/jspui/bitstream/123456789/5218/1/buharest.doc

1339

Глушков В. М. — Ляпунову А. А., 19.XII.1959 г / Музей А. А. Ляпунова // http://lyapunov.vixpo.nsu.ru/?int=VIEW&el=915&templ=VIEW_TYPE

1340

Католин Л. (1967). Кибернетические путешествия. — М.: Знание // http://informaticslib.ru/books/item/f00/s00/z0000013/st003.shtml

1341

Ивахненко А. Г. (1971). Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике. — Киев: Технiка.

1342

Schmidhuber J. (2015). Deep learning in neural networks: An overview / Neural Networks. Volume 61, January 2015, pp. 85—117 // https://doi.org/10.1016/j.neunet.2014.09.003

1343

Schmidhuber J. (2015). Critique of Paper by “Deep Learning Conspiracy” (Nature 521 p. 436) // http://people.idsia.ch/~juergen/deep-learning-conspiracy.html

1344

Ивахненко А. Г. (1971). Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике. Киев: Технiка.

1345

Parasuraman R., Rizzo M. (2008). Neuroergonomics. Volume 3 of Human-Technology Interaction Series. Oxford University Press // https://books.google.ru/books?id=9ERRDAAAQBAJ

1346

Joseph R. D. (1961). Contributions to perceptron theory (Ph. D. thesis), Cornell Univ.

1347

Viglione S. (1970). Applications of pattern recognition technology / Mendel J. M., Fu K. S. Adaptive, learning, and pattern recognition systems. Academic Press.

1348

Ivakhnenko A. G. (1970). Heuristic self-organization in problems of engineering cybernetics / Automatica. Volume 6, Issue 2, March 1970, pp. 207—219 // https://doi.org/10.1016/0005-1098(70)90092-0

1349

Ивахненко А. Г. (1971). Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике. Киев: Технiка.

1350

Ивахненко О. Г., Лапа В. Г. (1969). Предсказание случайных процессов. — Киев: Наукова думка.

1351

Ивахненко А. Г. (1971). Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике. — Киев: Технiка.

1352

David E. Rumelhart: A Scientific Biography / The David E. Rumelhart Prize For Contributions to the Theoretical Foundations of Human Cognition // https://web.archive.org/web/20131030220027/http://rumelhartprize.org/?page_id=10

1353

Klahr D. (2014). Cognition and Instruction. Carnegie Mellon Symposia on Cognition Series. Psychology Press // https://books.google.ru/books?id=GmWYAgAAQBAJ

1354

Frankish K., Ramsey W. (2012). The Cambridge Handbook of Cognitive Science. Cambridge University Press // https://books.google.ru/books?id=JjEzjrZ6ZG4C

1355

Bobrow D. G., Collins A. F. (1975). Representation and Understanding: Studies in Cognitive Science. Academic Press, Inc // https://dl.acm.org/doi/book/10.5555/1102011

1356

Thagard P., Zalta E. N. (2008). Cognitive Science / The Stanford Encyclopedia of Philosophy // https://plato.stanford.edu/archives/fall2008/entries/cognitive-science/

1357

Willingham D. T. (2002). Ask the Cognitive Scientist. Allocating Student Study Time: “Massed” versus “Distributed” Practice / American Federation of Teachers // https://www.aft.org/periodical/american-educator/summer-2002/ask-cognitive-scientist

1358

Miller G. A. (2003). The cognitive revolution: a historical perspective / TRENDS in Cognitive Sciences, Vol. 7, No.3, March 2003 // https://www.cs.princeton.edu/~rit/geo/Miller.pdf

1359

Frankish K., Ramsey W. (2012). The Cambridge Handbook of Cognitive Science. Cambridge University Press // https://books.google.ru/books?id=JjEzjrZ6ZG4C

1360

Hinton G. E., Anderson J. A. (1981). Parallel Models of Associative Memory. Erlbaum // https://books.google.ru/books/about/Parallel_Models_of_Associative_Memory.html?id=rZ99AAAAMAAJ

1361

Fernandino L., Tong J.-Q., Conant L. L., Humphries C. J., Binder J. R. (2022). Decoding the information structure underlying the neural representation of concepts / PNAS, Vol. 119, Iss. 6 // https://doi.org/10.1073/pnas.2108091119

1362

Quinlan P. T. (1987) Theoretical notes on “Parallel models of associative memory” / Cognitive Neuropsychology, Vol. 4, Iss. 3, pp. 333—364 // https://doi.org/10.1080/02643298708252043

1363

Bohannon J. (2016). Who’s the Michael Jordan of computer science? New tool ranks researchers' influence / Science, Apr. 20, 2016 // https://www.sciencemag.org/news/2016/04/who-s-michael-jordan-computer-science-new-tool-ranks-researchers-influence

1364

Rumelhart D. E. (1990). Brain Style Computation: Learning and Generalization / Zornetzer S. E., Davis J. L., Lau C. (1990). An Introduction to Neural and Electronic Networks. San Diego: Academic Press // https://books.google.ru/books?id=6ZNQAAAAMAAJ

1365

Сергей (tac). (2012). Какова роль первого «случайного» слоя в перцептроне Розенблатта / Хабр, 21 марта // https://habr.com/ru/post/140387/

1366

Rumelhart D. E., McClelland J. L. (1986). Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructures of Cognition. Cambridge, MA: MIT Press // https://doi.org/10.7551/mitpress/5236.001.0001

1367

McClelland J. L., Rumelhart D. E. (1989). Explorations in Parallel Distributed Processing — Macintosh version: A Handbook of Models, Programs, and Exercises. MIT Press // https://books.google.ru/books?id=3WkcZOWmljEC

1368

Rosenblatt F. (1961). Principles of Neurodynamics. Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms. Cornell aeronautical lab inc., Buffalo, New York. Defense Technical Information Center // https://books.google.ru/books?id=Tk2tDAEACAAJ

1369

Kang N. (2017). Multi-Layer Neural Networks with Sigmoid Function — Deep Learning for Rookies (2) / Towards Data Science, Jun 27 // https://towardsdatascience.com/multi-layer-neural-networks-with-sigmoid-function-deep-learning-for-rookies-2-bf464f09eb7f

1370

Rumelhart D. E., Hinton G. E., Williams R. J. (1986). Learning representations by back-propagating