Новые архитектуры и алгоритмы обучения нейронных сетей адаптивной резонансной теории

Loading...
Thumbnail Image

Date

item.page.orcid

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.

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.)

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By