Главная Назад


Авторизация
Идентификатор пользователя / читателя
Пароль (для удалённых пользователей)
 

Вид поиска
Область поиска
в найденном
Найдено в других БД
Формат представления найденных документов:
библиографическое описаниекраткийполный
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>S=МНОГОСЛОЙНЫЕ<.>)
Общее количество найденных документов : 380
Показаны документы с 1 по 20
 1-20    21-40   41-60   61-80   81-100   101-120      
1.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.01-04А3.080

    Oh, SongHoon.
    Effects of nonlinear transformations on correlation between weighted sums in multilayer perceptron [Text] / SongHoon Oh, Youngik Lee // IEEE Trans. Neural Networks. - 1994. - Vol. 5, N 3. - P508-510 . - ISSN 1045-9227
Перевод заглавия: Эффект нелинейных преобразований на корреляции взвешенных сумм в многослойных перцептронах
Аннотация: Проведен анализ изменений корреляции между 2-мя независимыми распределенными по нормальному закону векторными величинами при выполнении нелинейного преобразования, к-рое можно аппроксимировать кусочно-линейными ф-циями. Получены условия, при выполнении к-рых корреляция уменьшается. Подробно рассмотрен случай, когда в качестве нелинейных преобразований выступают сигмоидальные ф-ции активации нейронов. Полученные результаты можно использовать для анализа информационной избыточности скрытых слоев в нейронных сетях с прямым распространением информации. Приведены результаты эксперим. исследований, подтверждающие сделанные теор. выводы. Южн. Корея, Res. Dep., Electronics and Telecommunications Res. Inst., Daeduk Sci. Town., Daejeon. Ил. 1. Библ. 8.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ ПЕРЦЕПТРОНЫ
НЕЛИНЕЙНЫЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
КОРРЕЛЯЦИЯ ВЗВЕШЕННЫХ СУММ

Доп.точки доступа:
Lee, Youngik

2.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.01-04А3.082

    Chiang, Cheng-Chin.
    Using multithreshold quadratic sigmoidal neurons to improve classification capability of multilayer perceptron [Text] / Cheng-Chin Chiang, Hsin-Chia Fu // IEEE Trans. Neural Networks. - 1994. - Vol. 5, N 3. - P516-519 . - ISSN 1045-9227
Перевод заглавия: Использование многопороговых квадратичных сигмоидальных нейронов для улучшения способности к классификации у многослойных перцептронов
Аннотация: Предложено использовать в многослойных перцептронах ф-цию активации со многими порогами f(net[i], 'ТЭТА'[i]= =1/[1+exp(net{2}[i]-g('ТЭТА'[i], х)), где net[i]=w[i][0]+'СИГМА'w[i][j]х[j], а g('ТЭТА'[i], х)='ТЭТА'[i][0]+'СИГМА''ТЭТА'[i][j]х[j]. Приведены примеры, показывающие, что сети с такими нейронами обладают лучшими способностями к классификации, чем обычные многослойные перцептроны. В проведенных экспериментах гибридные сети, включающие как описанные, так и станд. нейроны, обеспечили точность классификации в 2 раза большую, чем у обычно применяемых многослойных нейронных сетей. КНР, Computer and Communications Lab., ITRI, Chutung, Hsinghua, Taiwan 310. Библ. 6.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09 + 341.55.21.27.15
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ ПЕРЦЕПТРОНЫ
КЛАССИФИКАЦИЯ
СИГМОИДАЛЬНЫЕ НЕЙРОНЫ

Доп.точки доступа:
Fu, Hsin-Chia

3.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.01-04А3.083

    Corwin, Edward M.
    An iterative method for training multilayer networks with threshold functions [Text] / Edward M. Corwin, Antonette M. Logat, William J. B. Okiham // IEEE Trans. Neural Networks. - 1994. - Vol. 5, N 3. - P507-508 . - ISSN 1045-9227
Перевод заглавия: Итеративный метод обучения многослойных сетей с пороговыми функциями
Аннотация: Проведено сравнительное исследование работы нейронных сетей с прямым распространением с пороговыми и сигмоидальными ф-циями активации. Показано, что у обученной сети, ошибки к-рой малы, малое изменение наклона ф-ции активации вызывает малые изменения выхода. На основании этого факта доказано, что, если существуют веса сети с сигмоидальными нейронами, дающие решение поставленной задачи, то можно построить сеть с пороговыми нейронами, также решающую эту же задачу. С помощью этой процедуры можно строить упрощенные модели, более удобные для аппаратной реализации, если допускается предварительное обучение. США, Dep. of Mathematics and Computer Sci., South Dakota School of Mines and Technology, Rapid City, SD 57701. Библ. 4.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
ОБУЧЕНИЕ
ПОРОГОВЫЕ ФУНКЦИИ АКТИВАЦИИ
СИГМОИДАЛЬНЫЕ ФУНКЦИИ АКТИВАЦИИ

Доп.точки доступа:
Logat, Antonette M.; Okiham, William J.B.

4.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.01-04А3.086

   
    An accelerated learning algorithm for multilayer perceptron networks [Text] / Alexander G. Parlos [et al.] // IEEE Trans. Neural Networks. - 1994. - Vol. 5, N 3. - P493-497 . - ISSN 1045-9227
Перевод заглавия: Алгоритм ускоренного обучения для многослойных перцептронов
Аннотация: Предложен адаптивный вариант обратного распространения для обучения многослойных нейронных сетей с прямым распространением. Адаптация обеспечивается внишними силами, изменяющими функциональ общей ошибки. Веса обновляются по правилу w(t+1)=w(t)- 'ро'(Е)(dЕ/dw)/||(dЕ/dw)||{2}. Кроме того, на отдельных шагах используются дополнительные настраивающие параметры. Проведено теор. и эксперим. сравнение с др. вариантами обратного распространения. Приведены результаты, полученные в ходе имитационного моделирования, показывающие значительное увеличение скорости сходимости. США, Dep. of Nuclear Eng., Texas A&M Univ., College Station, TX. Ил. 2. Табл. 3. Библ. 4.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ ПЕРЦЕПТРОНЫ
ОБУЧЕНИЕ
АЛГОРИТМ

Доп.точки доступа:
Parlos, Alexander G.; Fernandez, Benito; Atiya, Amir F.; Muthusami, Jayakamar; Tsai, Wei K.

5.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.01-04А3.092

    Lee, Sukhan.
    Inverse mapping of continuous functions using local and global information [Text] / Sukhan Lee, Rhee M. Kil // IEEE Trans. Neural Networks. - 1994. - Vol. 5, N 3. - P409-423 . - ISSN 1045-9227
Перевод заглавия: Обратное отображение непрерывных функций с использованием глобальной и локальной информации
Аннотация: Рассмотрена задача построения обратной ф-ции для непрерывного отображения с помощью многослойных нейронных сетей с прямым распространением. Предложен метод ее решения, основанный на итеративном изменении входов с обходом локальных минимумов. Изменения основаны на вычислении псевдообратного градиента ф-ции Ляпунова. Вблизи точек минимума используется глобальная информация о ф-ции, с помощью к-рой анализируется динамика траектории приближения к оптимуму и строятся вероятностные оценки. По сравнению с методами, основанными на вычислении якобианов, значительно снижается вычислительная трудоемкость. Приведены результаты, полученные в ходе проведенных испытаний на имитационных моделях. США, Jet Propulsion Lab., California Inst. of Technology, Pasadena, CA 91109. Ил. 10. Библ. 20.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
НЕПРЕРЫВНЫЕ ФУНКЦИИ
ОТОБРАЖЕНИЕ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Kil, Rhee M.

6.
РЖ ВИНИТИ 76 (BI30) 95.02-04Н2.037

   
    Pattern recognition of occupational cancer using neural networks [Text] / Vincent Ng [et al.] // IEEE Pacif. Rim Conf. Commun., Comput. and Signal Process., Victoria, May 19th-21st, 1993. - Piscataway (N. J.), 1993. - Vol. 1. - P296-300 . - ISBN 0-7803-0971-5
Перевод заглавия: Модель для выявления профессионального рака, использующая нейронные сети
Аннотация: Представлена модель на основе, т. наз., многослойных нейронных сетей для использования ее в эпидемиологии профессионального рака. В основе модели - экспозиционная матрица (ЭМ), к-рая описывает воздействия выбранной для исследования профессии. Авторы использовали ЭМ для рабочих производства бумаги. Входящий вектор описывает всю информацию ЭМ, а выходящий - локализацию рака. Для отработки модели применялось 2 типа ЭМ и 2 - нейронных сетей и их комбинации. Необходимо усовершенствование модели, поскольку она пока не включает частоту и уровень экспозиции. Считают, что модель перспективна для выявления связей между химическими воздействиями и риском рака. Канада, Vancouver, British Columbia. Ил. 8. Библ. 18.
ГРНТИ  
76.29.49
ВИНИТИ 761.29.49.15.09
Рубрики: КАНЦЕРОГЕНЕЗ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ
ОПУХОЛИ ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫЕ
ЭПИДЕМИОЛОГИЯ
МОДЕЛИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Доп.точки доступа:
Ng, Vincent; Fang, Raymond; Bert, Joel; Band, Pierre; Svirchev, Laurence; Keefe, Anya

7.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.05-04А3.062

    Anderson, Dennis W.
    Improving the back propagation algorithm using scaler multiplication [Text] : abstr. Ill. State Acad. Sci. 87th Annu. Meet. "Metab. Environ. Chem. and Cancer", Galesburg, Ill., Oct. 7-8, 1994 / Dennis W. Anderson // Trans. Ill. State Acad. Sci. - 1994. - Vol. 87, Suppl. - P41 . - ISSN 0019-2252
Перевод заглавия: Усовершенствование алгоритма обратного распространения за счет использования счетчиков умножения
Аннотация: Проведены эксперименты по использованию в обучении с помощью обратного распространения счетчиков умножений. Изучены след. нейронные сети со структурой многослойного перцептрона: с числом нейронов 2 + 2 + 2, предназначенная для решения задачи сложения по модулю 2; 4 + 2 + 4; 3 + 3 + 5. Достигнутое увеличение быстродействия составило соответственно 35%, 35%, 37%. Для сети с размерами слоев 10 + 10 + 10 улучшение качества работы за счет нововведения было незначительным. США, Western Illinois Univ., Dep. of Computer Sci., Macomb, IL 61455.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОБРАТНОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
АЛГОРИТМ
УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ
МНОГОСЛОЙНЫЕ ПЕРЦЕПТРОНЫ

8.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.05-04А3.067

    Nadal, Jean-Pierre.
    Nonlinear neurones in the low-noise limit: A factorial code manimizes information transfer [Text] / Jean-Pierre Nadal, Nestor Parge // Network. - 1994. - Vol. 5, N 4. - P549-563
Перевод заглавия: Нелинейные нейроны в пределе низкого шума. Факториальный код максимизирует передачу информации
Аннотация: Рассмотрена задача максимизации передачи информации в простых многослойных нейронных сетях с нелинейными нейронами. Доказано, что при ограниченной ф-ции активации, малом выходном шуме и отсутствии входного шума максимизация передачи информации соответствует факториальному коду. При выполнении определенных дополнительных условий это остается верным и для неограниченных ф-ций активации. Если выходной шум некоррелирован, то результат верен также и с точностью до малого входного шума. Приведена сводка эксперим. данных. Франция, Lab. de Physique. Statistique, Ecole Normale Superieure, 24 rue Lhomond, F-75231, Paris Cedex 05. Ил. 3. Библ. 38.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
НЕЛИНЕЙНЫЕ НЕЙРОНЫ
ПЕРЕДАЧА ИНФОРМАЦИИ
МАКСИМИЗАЦИЯ

Доп.точки доступа:
Parge, Nestor

9.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.05-04А3.070

    Romaniuk, Steve G.
    Theoretical results for applying neural networks to loseless image compression [Text] / Steve G. Romaniuk // Network. - 1994. - Vol. 5, N 4. - P583-597
Перевод заглавия: Теоретические результаты об использовании нейронных сетей в кодировании изображений без потерь
Аннотация: Изучены нек-рые возможности повышения эффективности многослойных нейронных сетей с обучением на основе обратного распространения в задаче сжатия Из. Предложен оригинальный класс 3-слойных сетей с экспоненциальным ростом емкости за счет увеличения среднего слоя. Приведены примеры, показывающие возможность работы с Из различных типов и сложности. Выбор структуры сети проводится конструктивно; роль эвристических процедур гораздо меньше, чем в распространенных нейросетевых моделях. Требуемое время обучения - n{4}-n{2} (n - линейный размер Из). Приведены результаты опытов, показывающие эффективность сжатия. Сингапур, Dep. of Information Sys. and Computer Sci., Nat. Univ. of Singapore, 10 Kent Ridge Crescent, 011. Ил. 3. Табл. 5. Библ. 19.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
КОДИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
ОБРАТНОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ

10.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.07-04А3.088

    Ito, Yoshifusa.
    Approximation capability of layered neural networks with sigmoid units on two layers [Text] / Yoshifusa Ito // Neural Comput. - 1994. - Vol. 6, N 6. - P1233-1243 . - ISSN 0899-7667
Перевод заглавия: Способность к аппроксимации у многослойных нейронных сетей с сигмоидальными элементами на двух слоях
Аннотация: Представлено элементарное конструктивное доказательство способности 3-слойных нейронных сетей с сигмоидальными элементами на 2-х слоях к аппроксимации непрерывных ф-ций. Точность аппроксимации оценивается в метрике L{2} или по супремуму отклонения. Для заданной ф-ции на единичном кубе при заданной точности аппроксимации получена оценка необходимого числа элементов сети с хевисайдовской ф-цией аппроксимации. Полученные оценки лучше тех, к-рые известны из литературы. Япония, Toyohashi Univ. of Technology, Toyohashi. Библ. 19.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
СИГМОИДАЛЬНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ
АППРОКСИМАЦИЯ

11.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI36) 95.08-04А4.085

    Будыка, А. К.
    Метод многослойных фильтров и его использование в радиационном мониторинге естественных и искусственных аэрозолей [Текст] / А. К. Будыка, Б. И. Огородников, В. И. Скитович // Радиоэкол. пробл. в ядер. энерг. и при конверсии пр-ва. - Обнинск, 1993. - Т. 1. - С. 302-303
Аннотация: Метод основан на резком различии эффективности улавливания частиц различных размеров в режиме инерционного захвата аэрозолей волокнами фильтров, то есть для материалов ФП при скоростях пробоотбора свыше 0,5 м/с. По доле радиоактивности, задержанной каждым слоем пакета, можно определить функцию распределения частиц по размерам. Более того, если предположить, что вид функции известен, например, что это логарифмически нормальное распределение (ЛНР), обратная задача становится корректной и сводится к нахождению параметров ЛНР по экспериментальным данным: активностного медианного аэродинамического диаметра (АМАД) и стандартного геометрического отклонения. В НИФХИ им. Л. Я. Карпова для многослойных пакетов разработаны и изготовлены фильтрующие материалы площадью 1 м{2}. Для IBM-совместимых компьютеров создан пакет прикладных программ, позволяющих оперативно определять параметры распределения частиц по размерам и представлять результаты в наглядном виде. Многослойные фильтры использовались при анализе естественных аэрозолей радонового и торонового рядов, кремогенного Be{7}, определении характеристик аэрозолей - продуктов ядерных взрывов, продуктов эксплуатации исследовательских реакторов и АЭС (как в технологической вентиляции, так и в окружающей среде), продуктов чернобыльской аварии. Россия, НИФХИ им. Л. Я. Карпова, Москва.
ГРНТИ  
34.49.23
ВИНИТИ 341.49.23.05
Рубрики: РАДИОАКТИВНЫЕ АЭРОЗОЛИ
МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ
МНОГОСЛОЙНЫЕ ФИЛЬТРЫ

Доп.точки доступа:
Огородников, Б.И.; Скитович, В.И.

12.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.08-04А3.120

    Rognvaldssen, Thorsteinn.
    On langevin updating in multilayer perceptrons [Text] / Thorsteinn Rognvaldssen // Neural Comput. - 1994. - Vol. 6, N 5. - P916-926 . - ISSN 0899-7667
Перевод заглавия: О ланжевеновской модификации многослойного перцептрона
Аннотация: Показано, что ланжевеновское правило модификации со встроенным шумом в весах синапсов улучшает способность к обучению у нейронных сетей с гессианом с некорректными условиями. Это особенно полезно для многослойных перцептронов со многими скрытыми слоями, у к-рых часто возникает некорректность. Показано также, что сходным эффектом обладает манхэттенское правило модификации. Проведено эксперим. сравнение с др. правилами. Обнаружено, что метод сопряженных градиентов работает значительно хуже. Представлены результаты испытания на имитационных моделях. Швеция, Dep. of Theoretical Physics, Univ. of Lund, Solgatan 14, S-223 62 Lund. Ил. 4. Табл. 2. Библ. 24.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ ПЕРЦЕПТРОНЫ
МОДИФИКАЦИЯ

13.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.09-04А3.126

    Deco, G.
    Unsupervised mutual information criterion for elimination of overtraining in supervised multilayer networks [Text] / G. Deco, W. Finnoff, H. G. Zimmermann // Neural Comput. - 1995. - Vol. 7, N 1. - P86-107 . - ISSN 0899-7667
Перевод заглавия: Критерий взаимной информации без учителя для устранения сверхобучения в многослойных сетях с учителем
Аннотация: Изучены возможности предотвращения сверхобучения в нейронных сетях, применяемых для оценки структуры по малым наборам обучающих данных. Разработана нейросетевая архитектура, позволяющая использовать штрафную функцию с термом, карающим сложность сети. Этот терм соответствует взаимной информации входных образцов и ожидаемых классов. Эффективность предлагаемого подхода в сочетании с обратным распространением была продемонстрирована в ходе выполненных экспериментов по предсказанию временных рядов в экологических задачах. Показано также, что он пригоден для оценки релевантности имеющейся обучающей информации. Германия, Siemens AG, Corp. Res. and Development, 2FE ST SN41, Otto-Hahn-Ring 6, 8000, Munich 83. Ил. 9. Табл. 4. Библ. 29.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОБУЧЕНИЕ С УЧИТЕЛЕМ
ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
СВЕРХОБУЧЕНИЕ
УСТРАНЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Finnoff, W.; Zimmermann, H.G.

14.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.09-04А3.133

   
    Многослойная нейронная сеть и ее реализация на основе оптического вектор-матричного перемножителя [Текст] / Н. Н. Евтихиев [и др.] // Нейрокомпьютер. - 1994. - N 1-2. - С. 23-30 . - ISSN 0869-5350
Аннотация: Представлено описание мат. модели и обобщенного градиентного алгоритма обучения многослойной нейронной сети первого порядка с последовательными связями. Предлагается реализация сети на основе оптического вектор-матричного перемножителя. Изложены основные проблемы сопряжения мат. моделей нейронных сетей и их оптических реализаций, намечены пути разрешения этих проблем. Ил. 3. Библ. 8.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
РЕАЛИЗАЦИЯ
ОПТИЧЕСКИЙ ВЕКТОР-МАТРИЧНЫЙ ПЕРЕМНОЖИТЕЛЬ

Доп.точки доступа:
Евтихиев, Н.Н.; Оныкий, Б.Н.; Перепелица, В.В.; Щербаков, И.Б.

15.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.10-04А3.117

    Аведьян, Э. Д.
    Алгоритмы настройки многослойных нейронных сетей [Текст] / Э. Д. Аведьян // Автомат. и телемех. - 1995. - N 4. - С. 106-118 . - ISSN 0005-2310
Аннотация: На основе известного алгоритма обратного распространения ошибки в работе вводятся алгоритм ньютоновского типа и автономные алгоритмы для настройки многослойных нейронных сетей. Алгоритм ньютоновского типа характеризуется большим объемом вычислений, тогда как автономные алгоритмы являются наиболее простыми по сравнению с известными алгоритмами. Отмечается перспектива применения автономным алгоритмов для настройки сетей большой размерности. Россия, Ин-т проблем управления РАН, Москва. Библ. 20.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
АЛГОРИТМЫ НАСТРОЙКИ

16.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.10-04А3.126

    Zurada, Jacek M.
    Multilayer perceptron networks: selected aspects of training optimization [Text] / Jacek M. Zurada, Aleksander Malinowski // Appl. Math. and Comput. Sci. - 1994. - Vol. 4, N 3. - P281-307
Перевод заглавия: Многослойные перцептроны: избранные вопросы оптимизации при обучении
Аннотация: Проведен теор. анализ возможностей повышения эффективности обучения многослойного перцептрона с помощью обратного распространения за счет: а) модификации дельта-правила; б) уменьшения входного слоя в результате использования процедуры оценки чувствительности сети на обучающей и тестовой выборках. Проведенные эксперименты показали, что обе эти процедуры позволяют увеличить как быстродействие, так и компактность нейронной сети. Кроме того, предложен метод определения оптим. числа обучающих образцов. Приведено описание всех методов. Представлены результаты эксперим. исследований. США, Dep. of Elect. Eng., Univ. of Louisville, Louisville, RY 40292. Ил. 14. Библ. 16.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПЕРЦЕПТРОНЫ
МНОГОСЛОЙНЫЕ УСТРОЙСТВА
ОБУЧЕНИЕ
ОПТИМИЗАЦИЯ

Доп.точки доступа:
Malinowski, Aleksander

17.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.12-04А3.84

   
    Efficient genetic algorithms for training layered feedforward neural networks [Text] / Byungjoo Yoon [et al.] // Inf. Sci. - 1994. - Vol. 76, N 1-2. - P67-85 . - ISSN 0020-0255
Перевод заглавия: Эффективные генетические алгоритмы для обучения многослойных нейронных сетей с прямым распространением информации
Аннотация: Рассмотрены возможности использования генетических алгоритмов для обучения многослойных нейронных сетей. Показано, что с их помощью достигается повышенная степень адаптации к специфике конкретной задачи. Проведено сравнение различных вариантов генетических алгоритмов и обратного распространения. Приведены результаты проведенных численных экспериментов. Описаны также возможности построения комбинированных методов, сочетающих генетический и градиентный подходы, обеспечивающих повышенное быстродействие и точность. США, Computer Sci. Dep., Florida State Univ., Tallahassee, FL 32300. Ил. 8. Библ. 8
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
ОБУЧЕНИЕ
ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ

Доп.точки доступа:
Yoon, Byungjoo; Holmes, Dawn J.; Langholz, Gideon; Kandel, Abraham

18.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.03-04А3.127

   
    Sandwich enzyme membranes for amperometric multi-biosensor applications: Improvement of linearity and reduction of chemical cross-talk [Text] / J. Popp [et al.] // Biosens. and Bioelectron. - 1995. - Vol. 10, N 3-4. - P243-249 . - ISSN 0956-5663
Перевод заглавия: Многослойные ферментные мембраны для амперометрических применений в множественных биосенсорах. Улучшение линейности и снижение помех
Аннотация: Описаны амперометрические толстопленочные мультисенсоры для одновременного определения глюкозы и сахарозы. Глюкозооксидаза и инвертаза иммобилизованы на матрице из дисперсной водной системы поливинилацетата. Многослойные мембраны получены нанесением двух или более слоев друг на друга. Этот метод снижает взаимное мешающее влияние, например, аскорбиновой кислоты и может расширить линейные области определения для глюкозы и сахарозы. Кроме того, каталаза, иммобилизованная либо вместе с глюкозооксидазой, либо отдельно для покрытия мембраны, может быть использована для улучшения линейности и снижения химических помех между электродами множественных биосенсоров. Германия, Inst. for Physical Chemistry, Univ. of Munich, Sophienstrasse 11, D-80333 Munchen. Ил. 4. Табл. 1. Библ. 12
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.11
Рубрики: БИОСЕНСОРЫ
МНОГОСЛОЙНЫЕ ФЕРМЕНТНЫЕ МЕМБРАНЫ
МНОЖЕСТВЕННЫЕ БИОСЕНСОРЫ
УЛУЧШЕНИЕ ЛИНЕЙНОСТИ
СНИЖЕНИЕ ПОМЕХ
ДАТЧИКИ

Доп.точки доступа:
Popp, J.; Silber, A.; Brauchle, C.; Hampp, N.

19.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI49) 96.04-04Я6.410

   
    Перфузируемые культуры клеток поджелудочной железы новорожденных кроликов [Текст] : [Докл.] 4 Совещ. "Культивир. клеток животных и человека, Пущино, 5-7 апр., 1994 / В. С. Акатов [и др.] // Цитология. - 1994. - Т. 36, N 6. - С. 511 . - ISSN 0041-3771
Аннотация: Изучали поведение культур клеток (Кл) поджелудочной железы новорожденных кроликов в условиях перфузии питательной средой. Через 3 сут после начала перфузии отмечалось формирование локальных многослойных клеточных структур в зонах роста. Структуры были окружены монослоем эпителиоподобных Кл. Наблюдалась реорганизация многослойных клеточных образований. Приведены данные о кинетике образования многослойных структур, данные гистологического изучения и цейтраферной киносъемки перфузируемых культур Кл поджелудочной железы. Россия, Ин-т теоретич. и эксперим. биофизики РАН, Пущино
ГРНТИ  
34.19.21
ВИНИТИ 341.19.21.01
Рубрики: КУЛЬТУРА КЛЕТОК
ПЕРФУЗИЯ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СТРУКТУРЫ
КИНЕТИКА ОБРАЗОВАНИЯ
ГИСТОЛОГИЯ
ЦЕЙТРАФЕРНАЯ КИНОСЪЕМКА

Доп.точки доступа:
Акатов, В.С.; Скалецкий, Н.Н.; Берестовская, Н.Г.; Лавровская, В.П.; Кирсанова, Л.А.; Петрова, И.А.

20.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.05-04А3.132

    Щербаков, И. Б.
    Aлгоритм с оптимизаций нулевого порядка для обучения многослойных нейронных сетей [Текст] / И. Б. Щербаков // Изв. вузов. Приборостр. - 1995. - Т. 38, N 1-2. - С. 48-52 . - ISSN 0021-3454
Аннотация: Предложен алгоритм обучения многослойных нейронных сетей с последовательными связями, который при реализации на компьютере не требует большой емкости оперативной памяти и по сравнению с традиционными обладает высокой скоростью сходимости. Представлены результаты компьютерных экспериментов, демонстрирующие преимущества предложенного алгоритма
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
ОБУЧЕНИЕ
АЛГОРИТМ
 1-20    21-40   41-60   61-80   81-100   101-120      
 
Описание базы
Стандартный
По словарю
Расширенный
Профессиональный
Распределенный
ГРНТИ



"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)