Ссылки на ресурсы по нейронным сетям (и не только)

Все ссылки - для продвинутых. Студентам в рамках ВУЗовского курса нейроинформатики и может быть даже для диплома их использовать затруднительно. Т.е. здесь нельзя будет найти ответа на вопрос "как запрограммировать метод обратного распространения ошибки" :)

На русском языке

Электронный журнал "Нейроинформатика".
Обзорно-образовательные лекции с ежегодной конференции по нейроинформатике в Москве, в МИФИ.
Журнал "Новости искусственного интеллекта".
Журнал "Искусственный интеллект и принятие решений".

На английском языке

Журналы

Neural networks, Neurocomputing издательства Elsevier и Neural processing letters, Neural computing and applications издательства Springer. Доступ к электронным текстам статей предоставляется не всем ВУЗам, организациям и библиотекам, но оглавления журналов всегда доступны и можно поискать заинтересовавшие статьи обычным интернет-поисковиком (многие ученые выкладывают тексты своих статей и на свои персональные сайты). Также может представлять интерес и куча других журналов - у Elsevier, например, мне интересны журналы Applied soft computing, Artificial intelligence, Computational statistics and data analysis, Decision support systems, Expert systems with applications, Pattern recognition, Pattern recognition letters, Signal processing,...
Journal of machine learning research.
Journal of artificial intelligence research.
Neural information processing - letters and reviews - рецензируемый электронный журнал для оперативных публикаций по нейроинформатике.
Журнал Information visualization - про визуализацию данных.

Материалы научных конференций

Т.к. от года к году интернет-адреса конференций могут меняться, то указываю здесь только две конференции, для которых с одного адреса доступна подборка материалов за все прошедшие годы.

Neural information processing systems - знаменитые NIPS, ежегодно концентрирующие передовые достижения широкого профиля - от нейрофизиологии до математических теорий и аппаратных реализаций.
European symposium on artificial neural networks - ведущий европейский нейросетевой конгресс.

Персональные сайты

Список здесь сформирован с образовательными целями - в первую очередь дать упор на классические результаты 80-90х годов, а не на самые интересные и перспективные современные достижения. Но порох в пороховницах у "старичков" еще остался.

Yann LeCun - один из независимых разработчиков алгоритма обратного распространения ошибки. Статьи по теории и обучению нейронных сетей, распознаванию двух- и трехмерных объектов: для задач распознавания образов разработана уникальная специализированная структура - сверточная нейронная сеть, альтернативная когнитронным и неокогнитронным моделям.
Geoffrey Hinton - один из "канонических" отцов метода обратного распространения, тоже разноплановый исследователь.
Stephen Grossberg - biologically-inspired-нейросети, в том числе сети адаптивного резонанса в различных модификациях (последнее и интересно, т.к. на русском языке информации по ART-сетям почти нет).
Jacek Zurada, C. Lee Giles, Jeff Elman - тоже гранды, высшая лига.
Jose Principe, Robert J. Marks, Tony Martinez - чуть менее известные американские профессора.
Nicol Schraudolph - интересный исследователь, сейчас вроде в Австралии.
Jurgen Schmidhuber, Wlodzislaw Duch, Vera Kurkova - представители континентальной Европы (Германия, Польша, Чехия).
Ross Quinlan, Ron Kohavi, Pedro Domingos - специалисты в области data mining.
Sebastian Thrun - нейронные сети в робототехнике (нейропилот вертолета и т.д.).

Электронные библиотеки

CiteSeer - онлайновое хранилище статей по околокомпьютерной тематике (и нейронным сетям в том числе). Позволяет "гулять" по сети цитирования документа - смотреть, какие статьи цитируются в некоторой работе и какие статьи в свою очередь эту работу цитируют, и аналогично повторять процесс для заинтересовавших цитируемых и цитирующих статей.

Тестовые базы данных для обучения нейросетей и анализа методами data mining

См. ссылки на сайте KDNuggets и ссылки в заметке о соревнованиях по data mining. Формат данных - обычно текстовые таблицы с разделением полей табуляцией или запятыми (легко импортируются в MS Excel или MS Access, а оттуда данные можно экспортировать в иной нужный формат), часто в виде юниксового gz/tar-архива (в среде MS Windows для разархивирования можно использовать WinZip или 7-Zip).
В еще одной заметке про сверточные нейронные сети есть две ссылки на известные задачи распознавания изображений - на базу начертаний рукописных цифр и на задачу распознавания стереоснимков трехмерных объектов на сложном фоне. Но формат данных там бинарный.