Заковоротный, Александр Юрьевич2020-04-062020-04-062016Заковоротный А. Ю. Новые архитектуры и алгоритмы обучения нейронных сетей адаптивной резонансной теории [Электронный ресурс] / А. Ю. Заковоротный // Научный результат. Сер. : Информационные технологии: сетевой журн. = Research result. Ser. : Information technologies. – Электрон. текст. данные. – 2016. – Т. 1, № 1. – С. 4-11. – Режим доступа: http://rrinformation.ru/media/information/2016/1/it1.pdf, вільний (дата звернення 06.04.2020 р.)https://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/45460Проанализированы достоинства и недостатки архитектур и алгоритмов обучения дискретных нейронных сетей адаптивной резонансной теории (АРТ). Предложены новые архитектуры нейронных сетей АРТ и алгоритмы обучения сетей АРТ без адаптации весов связей распределенных распознающих нейронов.The article analyzes the advantages and disadvantages of architectures and algorithms of training the Adaptive Resonance Theory (ART) to discrete neural networks. The authors propose some new architectures of ART neural networks and training algorithms of these networks without adaptation of link weights of distributed recognizing neurons.ruнейрорегуляторынедостатки нейронной сетиклассификация векторовдинамические процессывыходные сигналыtraining algorithmsadaptive resonance theorydiscrete neural networksНовые архитектуры и алгоритмы обучения нейронных сетей адаптивной резонансной теорииNew architectures and algoritms of training the adaptive resonance theory to neural networksArticledoi.org/10.18413/2518-1092-2016-1-1-4-11