Трехслойный перцептрон, способный дообучаться

Loading...
Thumbnail Image

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.

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.

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By