Новые архитектуры и алгоритмы обучения нейронных сетей адаптивной резонансной теории

Ескіз

Дата

2016

ORCID

DOI

doi.org/10.18413/2518-1092-2016-1-1-4-11

item.page.thesis.degree.name

item.page.thesis.degree.level

item.page.thesis.degree.discipline

item.page.thesis.degree.department

item.page.thesis.degree.grantor

item.page.thesis.degree.advisor

item.page.thesis.degree.committeeMember

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Анотація

Проанализированы достоинства и недостатки архитектур и алгоритмов обучения дискретных нейронных сетей адаптивной резонансной теории (АРТ). Предложены новые архитектуры нейронных сетей АРТ и алгоритмы обучения сетей АРТ без адаптации весов связей распределенных распознающих нейронов.
The article analyzes the advantages and disadvantages of architectures and algorithms of training the Adaptive Resonance Theory (ART) to discrete neural networks. The authors propose some new architectures of ART neural networks and training algorithms of these networks without adaptation of link weights of distributed recognizing neurons.

Опис

Ключові слова

нейрорегуляторы, недостатки нейронной сети, классификация векторов, динамические процессы, выходные сигналы, training algorithms, adaptive resonance theory, discrete neural networks

Бібліографічний опис

Заковоротный А. Ю. Новые архитектуры и алгоритмы обучения нейронных сетей адаптивной резонансной теории [Электронный ресурс] / А. Ю. Заковоротный // Научный результат. Сер. : Информационные технологии: сетевой журн. = Research result. Ser. : Information technologies. – Электрон. текст. данные. – 2016. – Т. 1, № 1. – С. 4-11. – Режим доступа: http://rrinformation.ru/media/information/2016/1/it1.pdf, вільний (дата звернення 06.04.2020 р.)

item.page.endorsement

item.page.review

item.page.supplemented

item.page.referenced