Трехслойный перцептрон, способный дообучаться
Вантажиться...
Дата
2014
ORCID
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова
Анотація
Впервые предложена нейросетевая архитектура и алгоритмы функционирования трехслойного перцептрона, способного дообучаться без потерь запомненной ранее информации. Новая нейронная сеть может стать альтернативой дискретным сетям адаптивной резонансной теории.
Neural network architecture and algorithms of a three-layered perceptron that is able to learn without loss of previously stored information were first proposed. The new neural network can become an alternative to discrete networks of adaptive resonance theory.
Neural network architecture and algorithms of a three-layered perceptron that is able to learn without loss of previously stored information were first proposed. The new neural network can become an alternative to discrete networks of adaptive resonance theory.
Опис
Ключові слова
нейронные сети, выходные сигналы, входные сигналы, сенсорные нейроны, адаптивная резонансная теория, perceptron that is able to learn, neural network, the network of adaptive resonance theory
Бібліографічний опис
Дмитриенко В. Д. Трехслойный перцептрон, способный дообучаться / В. Д. Дмитриенко, А. Ю. Заковоротный, В. А. Бречко // Автоматизированные технологии и производства = Automation of technologies and production. – 2014. – № 6. – С. 12-21.