V sowremennom mire raspoznawanie izobrazhenij komp'üterom qwlqetsq naibolee aktual'noj problemoj. Raspoznawanie pocherka stalo ochen' poleznym dlq togo, chtoby mashina nauchilas' wzaimodejstwowat' mezhdu chelowekom i komp'üterom. Dlq klassifikacii i raspoznawaniq obrazow nejronnye seti qwlqütsq naibolee moschnymi instrumentami. V ätoj knige predstawleny strategii dlq rukopisnyh anglijskih simwolow (propisnyh i strochnyh). My sosredotochimsq na klassifikacii i raspoznawanii na osnowe modeli nejronow Leaky-Integrate and fire i modeli nejronow Izhikewicha, kotorye qwlqütsq modelqmi nejronnyh setej. V ätoj knige rasskazywaetsq o modelirowanii modelej nejronow Leaky-Integrate i Fire i modeli nejronow Izhikewicha, rezul'taty srawniwaütsq po tochnosti, wremeni modelirowaniq i skorosti strel'by dlq analiza s nekotorymi dal'nejshimi uluchsheniqmi. Obsuzhdaetsq uspeshnoe modelirowanie neskol'kih modelej SNN, takih kak model' LIF i model' Izhikewicha dlq realizacii algoritma w kachestwe klassifikatora shablonow dlq anglijskogo alfawita. My soobschaem o preimuschestwah SNN, takih kak matematicheskij raschet modeli, wysokaq tochnost', nizkaq moschnost', men'shaq ploschad', poleznost' dlq prilozhenij real'nogo wremeni dlq dal'nejshego sowershenstwowaniq i uluchsheniq s tochki zreniq äkonomicheskoj äffektiwnosti.