Главная Назад


Авторизация
Идентификатор пользователя / читателя
Пароль (для удалённых пользователей)
 

Вид поиска

Область поиска
Найдено в других БД
Формат представления найденных документов:
библиографическое описаниекраткийполный
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>S=ОДНОСЛОЙНЫЙ ПЕРЦЕПТРОН<.>)
Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2
1.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.09-04А3.097

    Meir, Ronny.

    Empirical risk minimization versus maximum-likelihood estimation: A case study [Text] / Ronny Meir // Neural. Comput. - 1995. - Vol. 7, N 1. - P144-157 . - ISSN 0899-7667
Перевод заглавия: Сравнение эмпирической минимизации риска с оценкой по методу максимального правдоподобия: исследование конкретного примера
Аннотация: Изучено взаимодействие между распределением входов, алгоритмами обучения и конечным размером обучающей выборки в задачах классификации. Для случая нормального распределения с помощью методов статистической механики подсчитаны эмпирическая и ожидаемая обобщенная ошибка для 1-слойного перцептрона. Для сферически симметричных распределений правило Хебба, соотв. оценке параметров по методу макс. правдоподобия, работает лучше др., более сложных правил, основанных на минимизации ошибки. В случае больших пересечений классов возникает эффект сверхобучения и снижения способности к обобщению. Рассмотрены возможности его устранения. Израиль, Dep. of Elect. Eng., Technion, Haifa 32000. Ил. 2. Библ. 16.
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.55.21.27.15 + 341.53.19.09
Рубрики: РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
КЛАССИФИКАЦИЯ

НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

ОДНОСЛОЙНЫЙ ПЕРЦЕПТРОН



2.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.02-04А3.89

    Lippmann, Richard P.

    Neurol nets for computing [Text] / Richard P. Lippmann // ICASSP 88. - New York (N. Y.), 1988. - Vol. 1. S. - P1-6
Перевод заглавия: Нейронные сети для вычислений
Аннотация: Описывается 3 типа нейронных сетей, широко использующихся для решения задач классификации: однослойный перцептрон, многослойная нейронная сеть без обратных связей и сеть Kohonen. Приведены известные алгоритмы обучения этих сетей - алгоритм Розенблатта, алгоритм обратного распространения ошибок и алгоритм карт признаков Kohonen. Перечислены возможные обл. применения указанных нейронных сетей. США, Lincoln Univ., MIT, Loxington, MA 02173. Библ. 18.
ГРНТИ  
ВИНИТИ 341.53.19
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ВЫЧИСЛЕНИЯ

ОДНОСЛОЙНЫЙ ПЕРЦЕПТРОН

KOHONEN СЕТЬ

МНОГОСЛОЙНАЯ СЕТЬ



 




© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)