Алгоритмы обучения дискретных сетей АРТ без адаптации весов связей распределенных распознающих нейронов
Loading...
Date
ORCID
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
НТУ "ХПИ"
Abstract
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.
Description
Citation
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.
