Трехслойный перцептрон, способный дообучаться

dc.contributor.authorДмитриенко, Валерий Дмитриевичru
dc.contributor.authorЗаковоротный, Александр Юрьевичru
dc.contributor.authorБречко, Вероника Александровнаru
dc.date.accessioned2020-04-10T11:41:13Z
dc.date.available2020-04-10T11:41:13Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractВпервые 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.ru
dc.description.abstractNeural 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.en
dc.identifier.citationДмитриенко 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.ru
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/45528
dc.language.isoru
dc.publisherМагнитогорский государственный технический университет им. Г. И. Носоваru
dc.subjectнейронные сетиru
dc.subjectвыходные сигналыru
dc.subjectвходные сигналыru
dc.subjectсенсорные нейроныru
dc.subjectадаптивная резонансная теорияru
dc.subjectperceptron that is able to learnen
dc.subjectneural networken
dc.subjectthe network of adaptive resonance theoryen
dc.titleТрехслойный перцептрон, способный дообучатьсяru
dc.title.alternativeThree-layered perceptron that is able to learnen
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
ATP_2014_6_Dmitrienko_Pertseptron.pdf
Розмір:
172.08 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
11.25 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: