Трехслойный перцептрон, способный дообучаться
Loading...
Date
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
Магнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носова
Abstract
Впервые предложена нейросетевая архитектура и алгоритмы функционирования трехслойного перцептрона, способного дообучаться без потерь запомненной ранее информации. Новая нейронная сеть может стать альтернативой дискретным сетям адаптивной резонансной теории.
Neural network architecture and algorithms of a three-layered perceptron that is able to learn without loss of previously stored information were first proposed. The new neural network can become an alternative to discrete networks of adaptive resonance theory.
Neural network architecture and algorithms of a three-layered perceptron that is able to learn without loss of previously stored information were first proposed. The new neural network can become an alternative to discrete networks of adaptive resonance theory.
Description
Citation
Дмитриенко В. Д. Трехслойный перцептрон, способный дообучаться / В. Д. Дмитриенко, А. Ю. Заковоротный, В. А. Бречко // Автоматизированные технологии и производства = Automation of technologies and production. – 2014. – № 6. – С. 12-21.