Авторы статьи: Е.В. Пучков, В.А. Алексеев Введение Актуальность исследований в области применения искусственных нейронных сетей (ИНС) подтверждается различными источниками [1, 2]. В настоящее время присутствует значительный технологический рост в области проектирования нейронных сетей и нейрокомпьютеров. За последние годы уже открыто немало новых возможностей нейронных сетей, а работы в данной об... Читать полностью...
Авторы статьи: Пучков Е.В., Белявский Г.И. Введение Искусственные нейронные сети (ИНС) персептронного типа используются в различных приложениях с большим успехом благодаря тому, что они универсальны и способны к обобщению. Но с другой стороны использование ИНС связано с определенными проблемами, самое главное – нет гарантий, что фиксированная модель будет хорошо работать для решения прикладной зад... Читать полностью...
Авторы статьи: Белявский Г.И., Лила В.Б., Пучков Е.В. Задача обучения искусственной нейронной сети (ИНС) может рассматриваться как задача оптимизации, при этом основная проблема заключается в выборе среди разнообразных оптимизационных методов наиболее подходящего[2]. Выбор в пользу градиентных методов обоснован тем, что, как правило, в задачах обучения ИНС целевую функцию можно выразить в виде диф... Читать полностью...
Авторы статьи: Белявский Г.И., Пучков Е.В., Чернов А.В. В работе рассматривается многослойный персептрон, который представляет из себя следующую структуру: множество сенсорных элементов (входных узлов или узлов источника), которые образуют входной слой; одного или нескольких скрытых слоев вычислительных нейронов (ассоциативных элементов) и одного выходного слоя нейронов (реагирующие элементы). Вхо... Читать полностью...
 Наша группа Вконтакте |
 НЕ ПРИНЯЛИ РЕШЕНИЕ?! Вам поможет Буриданов осел! |
|
Все права защищены © 2009-∞ Лаборатория анализа данных и оптимальных решений "Я-Интеллект" При использовании материалов с данного ресурса ссылка на сайт ОБЯЗАТЕЛЬНА. Сайт создан при поддержке РФФИ. |
|