Новые архитектуры и алгоритмы обучения нейронных сетей адаптивной резонансной теории
Loading...
Date
Authors
item.page.orcid
item.page.doi
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
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
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.
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.
Description
Citation
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.)