многослойный персептрон

Методология обучения рекуррентной искусственной нейронной сети  с динамической стековой памятью

Методология обучения рекуррентной искусственной нейронной сети с динамической стековой памятью

Авторы статьи: Лила В.Б., Пучков Е.В. К одному из сложных видов искусственных нейронных сетей (ИНС) относятся рекуррентные, в которых имеются обратные связи. В первых рекуррентных ИНС главной идеей было обучение своему выходному сигналу на предыдущем шаге. Рекуррентные сети реализуют нелинейные модели, которые могут быть применены для оптимального управления процессами, изменяющимися во времени, т... Читать полностью...

Система моделирования искусственных нейронных сетей с обратными связями

Система моделирования искусственных нейронных сетей с обратными связями

                    Программа предназначена для моделирования искусственных нейронных (ИНС)  сетей с обратными связями, в частности рекуррентных и рекурсивных сетей. В программе реализованы гибридные методы обучения, которые обобщают метод обратного распространения ошибки и позволяют более эффективно обучать ИНС с обратными связями при решении зада... Читать полностью...

Алгоритм и программная реализация гибридного метода обучения искусственных нейронных сетей

Алгоритм и программная реализация гибридного метода обучения искусственных нейронных сетей

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...

Автоматизированная система проектирования искусственной нейронной сети

Автоматизированная система проектирования искусственной нейронной сети

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...