Алгоритмы обучения дискретных сетей АРТ без адаптации весов связей распределенных распознающих нейронов
Вантажиться...
Дата
2006
ORCID
DOI
Науковий ступінь
Рівень дисертації
Шифр та назва спеціальності
Рада захисту
Установа захисту
Науковий керівник
Члени комітету
Видавець
НТУ "ХПИ"
Анотація
Проаналізовані недоліки існуючих нейронних мереж адаптивної резонансної теорії (АРТ). Запропоновані нові алгоритми навчання цих мереж без адаптації вагових зв'язків розподілених нейронів, що розпізнають. На прикладах продемонстрована працездатність нових алгоритмів навчання.
Lacks of existing neural networks adaptive resonant theories (ART) are analysed. New algorithms of training these networks without adaptation of weights of connections distributed recognizing neurons are offered. It is shown on examples of working capacity of new training algorithms.
Lacks of existing neural networks adaptive resonant theories (ART) are analysed. New algorithms of training these networks without adaptation of weights of connections distributed recognizing neurons are offered. It is shown on examples of working capacity of new training algorithms.
Опис
Ключові слова
адаптивно резонансная теория, нейронные сети, массив изображений, базовая архитектура сети, режим обучения
Бібліографічний опис
Дмитриенко В. Д. Алгоритмы обучения дискретных сетей АРТ без адаптации весов связей распределенных распознающих нейронов / В. Д. Дмитриенко, В. И. Носков, И. П. Хавина // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Информатика и моделирование. – Харьков : НТУ "ХПИ". – 2006. – № 23. – С. 35-48.