Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/28282| Название: | SEQUENTIAL LEARNING PROCESSES IN NEURAL NETWORKS APPLIED AS MODELS OF NONLINEAR SYSTEMS |
| Другие названия: | Процеси послідовного навчання в нейронних мережах, що застосовуються як моделі нелінійних систем |
| Авторы: | Azarskov, V. N. Zhiteckii, L. S. Nikolaienko, S. A. |
| Ключевые слова: | nonlinear system; neural network model; gradient algorithm; learning; convergence нелінійна система, нейромережна модель, градієнтний алгоритм, навчання, збіжність |
| Дата публикации: | окт-2013 |
| Издательство: | ВД "Освіта України" |
| Краткий осмотр (реферат): | Asymptotic properties of the online gradient algorithm with a constant step size employed for
learning in neural network models of nonlinear systems having one hidden layer are examined. Some
conditions guaranteeing the convergence of this algorithm are established. Вивчено асимптотичні властивості градієнтного алгоритму зі сталим кроковим коефіцієнтом, що використовується для навчання в реальному часі нейромережних моделей нелінійних систем з одним прихованим шаром. Встановлено деякі умови, що гарантують збіжність цього алгоритму. |
| URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/28282 |
| ISSN: | 1990-5548 |
| Располагается в коллекциях: | Наукові статті кафедри аерокосмічних систем управління |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Azarskov_EACS 3_2013.pdf | 1.04 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.