Алгоритмы обучения дискретных сетей АРТ без адаптации весов связей распределенных распознающих нейронов

Loading...
Thumbnail Image

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.

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.

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By