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=ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ<.>)
Общее количество найденных документов : 18
Показаны документы с 1 по 18
1.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.01-04А3.070

   
    A methodology using fuzzy logic to optimize feedforward artificial neural network configurations [Text] / Robert N. Sharpe [et al.] // IEEE Trans. Syst., Man, and Cybern. - 1994. - Vol. 24, N 5. - P760-768 . - ISSN 0018-9472
Перевод заглавия: Методология с использованием нечеткой логики для оптимизации конфигураций искусственных нейронных сетей с прямым распространением
Аннотация: Рассмотрена задача выбора наилучшей конфигурации нейронной сети для решения конкретной прикладной задачи с учетом всею имеющих значение х-к (времени обучения, точности решений, чувствительности к отдельным параметрам, размеров сети и т. п.). Определены соотношения между этими х-ками для нейронных сетей с прямым распространением, позволяющие находить в конкретных случаях разумные компромиссы между параметрами и конфигурацией системы. Для описания связей использован аппарат нечеткой логики, в терминах к-рой задана штрафная ф-ция. Для иллюстрации приведен пример построения просто сети для классификации. США, Dep. of Electrical Eng., North Carolina State Univ., Raleigh NC 27895-7911. Ил. 11. Табл. 6. Библ. 33.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
КОНФИГУРАЦИЯ
ОПТИМИЗАЦИЯ
НЕЧЕТКАЯ ЛОГИКА

Доп.точки доступа:
Sharpe, Robert N.; Chow, Mo-yuen; Briggs, Steve; Windingland, Larry
2.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.01-04А3.073

    Buntine, Wray L.
    Computing second derivatives in feed-forward networks: A review [Text] / Wray L. Buntine, Andreas S. Weigend // IEEE Trans. Neural Networks. - 1994. - Vol. 5, N 3. - P480-488 . - ISSN 1045-9227
Перевод заглавия: Подсчет вторых производных в нейронных сетях с прямым распространением. Обзор
Аннотация: Проведено сравнительное исследование различных точных и приближенных методов вычисления 2-х производных в нейронных сетях, используемых для удаления лишних элементов сети, устранения конфликтующих интервалов и т. п. Все эти методы значительно усложняют работу сети, что сильно снижает их полезность. Проведена оценка вычислительной сложности для нейронов с сигмоидальной ф-цией активации и для радиального базиса. На основании полученных результатов предложено 3 варианта приближенного вычисления 2-х производных, вычислительная эффективность к-рых выше, чем у всех известных методов. Приведено их описание с поясняющими примерами. США, RIACS at NASA Ames. Res. Center, Moffett Field, CA 94035-1000. Ил. 3. Библ. 27.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
ВТОРЫЕ ПРОИЗВОДНЫЕ
ОБЗОРЫ
БИБЛ. 27

Доп.точки доступа:
Weigend, Andreas S.
3.
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.
4.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.12-04А3.75

    Levin, Asriel U.
    Identifycation using feedforward networks [Text] / Asriel U. Levin, Kumpati S. Narendra // Neural Comput. - 1995. - Vol. 7, N 2. - P349-357 . - ISSN 0899-7667
Перевод заглавия: Идентификация с помощью нейронных сетей с прямым распространением
Аннотация: Рассмотрена задача идентификации неизвестной нелинейной динамической системы по небольшому числу измерений ее входов и выходов. Изучена релевантность нейронных сетей с прямым распространением для моделирования связи входов и выходов. Показано, что при весьма нежестких ограничениях на характеристики систем существует нейронная сеть такого типа, к-рая для почти всех пар строит точное отображение. Множество корректных решений является открытым и плотным. Приведены наброски доказательств всех полученных результатов. США, Center for Sys. Sci., Dep. of Electrical Eng., Yale Univ., New Haven CT 06520. Библ. 12
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
НЕЛИНЕЙНЫЕ ДИНАМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
ИДЕНТИФИКАЦИЯ
ВХОДЫ
ВЫХОДЫ
СВЯЗЬ

Доп.точки доступа:
Narendra, Kumpati S.
5.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.08-04А3.274

    Dobnikar, Andrej.
    Learning feedforward neural networks with synaptic correlations [Text] / Andrej Dobnikar // Elektrotehn. vestn. - 1995. - Vol. 62, N 5. - P295-298 . - ISSN 0013-5852
Перевод заглавия: Обучение нейронных сетей с прямым распространением с корреляцией синапсов
Аннотация: Проведено сравнение 3-х алгоритмов обучения нейронных сетей с прямым распространением информации: стандартного обратного распространения ошибок, обобщенного обратного распространения и обобщенного варианта алгоритма Калмана. Предложен оригинальный вариант 2-го метода, в котором коэффициент, определяющий скорость обучения, вычисляется с помощью калмановского алгоритма. В результате работы нового алгоритма возникает корреляция между синапсами, обеспечивающая возможность работы со сложными признаками. Приведены результаты проведенных экспериментальных исследований. Словения, Faculty of electrical and Computer eng., Univ. of Ljubljana, Trzaska 25, 61000 Ljubljana. Ил. 5. Библ. 4
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОБУЧЕНИЕ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
СИНАПТИЧЕСКАЯ КОРРЕЛЯЦИЯ
6.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 97.01-04А3.58

    Елин, В. В.
    Дополнительная обработка изображения текста при распознавании с помощью нейронной сети прямого распространения [Текст] / В. В. Елин, В. В. Подъяпольский // Изв. вузов. Приборостр. - 1996. - Т. 39, N 1. - С. 71-72 . - ISSN 0021-3454
Аннотация: Предлагается дополнительная обработка изображения текста, которая позволяет повысить качество и скорость работы системы распознавания, основанной на нейронной сети прямого распространения. Россия, НТЦ "Модуль", Москва. Библ. 5
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.27.15 + 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
ИЗОБРАЖЕНИЕ ТЕКСТА

Доп.точки доступа:
Подъяпольский, В.В.
7.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 97.02-04А3.129

   
    Using bottlenecks in feedforward networks as a dimension reduction technique: An application to optimization tasks [Text] / Janet Wiles [et al.] // Neural Comput. - 1996. - Vol. 8, N 6. - P1179-1183 . - ISSN 0899-7667
Перевод заглавия: Использование узких мест в нейронных сетях с прямым распространением в качестве средства сокращения размерности. Применение в задачах оптимизации
Аннотация: Рассмотрена задача эффективного выбора обучающей информации в нейронных сетях с прямым распространением информации, решающих оптимизационные задачи. Разработана оригинальная архитектура с узкими местами, позволяющая оптимизировать размеры как самой сети, так и обучающей выборки. Приведено описание использованной методики отбора наиболее представительных обучающих образцов. Проведенные численные эксперименты в задаче коммивояжера показали значительное повышение быстродействия по сравнению со стандартным обратным распространением. Австралия, Dep. of Computer Sci., Univ. of Queensland, Queensland 4072. Ил. 1. Библ. 6
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
ЗАДАЧИ ОПТИМИЗАЦИИ

Доп.точки доступа:
Wiles, Janet; Bakker, Paul; Lynton, Adam; Norris, Michael; Parkinson, Sean; Staples, Mark; Whiteside, Alan
8.
РЖ ВИНИТИ 76 (BI30) 03.06-04Н2.85

    Liu, Fu-sheng.
    Изучение характера метастазирования злокачественных опухолей [Text] / Fu-sheng Liu // Zhongliu fangzhi zazhi = China J. Cancer Prev. and Treat. - 2002. - Vol. 9, N 5. - С. 539-543 . - ISSN 1009-4571
Аннотация: Изучали материалы биопсий 321 больного раком и 79 больных саркомами (65 больных злокачественными лимфомами и 14 больных саркомами костей и мягких тканей). Результаты изучения показали, что злокачественные опухоли распространяются и метастазируют в основном следующими путями. Прямое распространение в окружающих тканях. При раке желудочно-кишечной системы опухолевые клетки могут инфильтрировать пространства в мышечных слоях и в соседних органах. Лимфогенный путь распространения: опухолевые клетки могут проникать в лимфатические сосуды любого органа или ткани, затем распространяться в регионарных или отдаленных лимфатических узлах. Этот путь распространения характерен для рака. Гематогенное метастазирование: отдаленные метастазы часто выявляют при вскрытиях. Для сарком мягких тканей характерно вовлечение печени и легких, это вовлечение свойственно также и при запущенных стадиях рака. Имплантационные метастазы: этот тип метастазирования характерен для рака желудка, кишечника, яичка и др. органов. Раковые клетки из пораженных органов распространяются в полостях тела. Табл. 3. Библ. 8
ГРНТИ  
76.29.49
ВИНИТИ 761.29.49.51.02.15
Рубрики: ОПУХОЛИ ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫЕ
РАК
САРКОМЫ
МЕТАСТАЗИРОВАНИЕ
ЛИМФОГЕННОЕ
ГЕМАТОГЕННОЕ
ИМПЛАНТАЦИОННОЕ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
ЧЕЛОВЕК
9.
РЖ ВИНИТИ 76 (BI40) 03.06-04М7.23

    Liu, Fu-sheng.
    Изучение характера метастазирования злокачественных опухолей [Text] / Fu-sheng Liu // Zhongliu fangzhi zazhi = China J. Cancer Prev. and Treat. - 2002. - Vol. 9, N 5. - С. 539-543 . - ISSN 1009-4571
Аннотация: Изучали материалы биопсий 321 больного раком и 79 больных саркомами (65 больных злокачественными лимфомами и 14 больных саркомами костей и мягких тканей). Результаты изучения показали, что злокачественные опухоли распространяются и метастазируют в основном следующими путями. Прямое распространение в окружающих тканях. При раке желудочно-кишечной системы опухолевые клетки могут инфильтрировать пространства в мышечных слоях и в соседних органах. Лимфогенный путь распространения: опухолевые клетки могут проникать в лимфатические сосуды любого органа или ткани, затем распространяться в регионарных или отдаленных лимфатических узлах. Этот путь распространения характерен для рака. Гематогенное метастазирование: отдаленные метастазы часто выявляют при вскрытиях. Для сарком мягких тканей характерно вовлечение печени и легких, это вовлечение свойственно также и при запущенных стадиях рака. Имплантационные метастазы: этот тип метастазирования характерен для рака желудка, кишечника, яичка и др. органов. Раковые клетки из пораженных органов распространяются в полостях тела. Табл. 3. Библ. 8
ГРНТИ  
76.03.49
ВИНИТИ 761.03.49.02.05.09
Рубрики: ОПУХОЛИ ЗЛОКАЧЕСТВЕННЫЕ
РАК
САРКОМЫ
МЕТАСТАЗИРОВАНИЕ
ЛИМФОГЕННОЕ
ГЕМАТОГЕННОЕ
ИМПЛАНТАЦИОННОЕ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
ЧЕЛОВЕК
10.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.05-04А3.199

    White, Halbert.
    An additional hidden unit test for neglected nonlinearity in multilayer feedfor ward networks [Text] / Halbert White // IJCNN Int. Joint Conf. Neural Networks, Washington, 1989 г. - New York (N. Y.), 1989. - Vol. 2. - P451-456
Перевод заглавия: Испытания дополнительного скрытого слоя для обработки пренебрежимых нелинейных эффектов в многослойных нейронных сетях с прямым распространением
Аннотация: Проведен ряд экспериментов по оценке статистических х-к целесообразности использования дополнительного скрытого слоя в нейронной сети с прямым распространением. Проверена гипотеза о том, что с помощью такого слоя можно учесть влияние нелинейных эффектов при наличии шумовых искажений сигнала и т. обр. уменьшить ошибку аппроксимации. Приведено описание методики проведения экспериментов. Представлена сводка полученных результатов. Отмечается необходимость проведения более широкой серии опытов. Намечена примерная схема таких проверок. США, Dep. of Economics, D-008 Univ. of California, San Diego La Jolla, CA 92093. Библ. 11.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ СКРЫТЫЙ СЛОЙ
11.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.11-04А3.136

    Mundie, David B.
    Weight decay and resolution effects in feedforward artificial neural networks [Text] / David B. Mundie, Lloyd W. Massengill // IEEE Trans. Neural Networks. - 1991. - Vol. 2, N 1. - P168-170 . - ISSN 1045-9227
Перевод заглавия: Смещение весов и влияние разрешения аппаратуры в искусственных нейронных сетях с прямым распространением
Аннотация: Представлены результаты проведенного теор. и эксперим. анализа смещения весов и влияния разрешения на качество работы типичных аналоговых 3-слойных искусственных нейронных сетей с прямым распространением, реализованных на СБИС. Исследованы 2 вида ослабления - односторонней в сторону наибольшего отрицательного веса и 2-стороннее к медиане или нулевому значению. Проведено их сравнение с пертурбациями весов, распределенными по нормальному закону. Полученные результаты показывают, что во 2-м случае результаты на порядок, лучше, а требования к разрешению, обеспечиваемому аппаратурой, меньше, чем в 1-м и при гауссовских искажениях. США, Dep. of Elect. Eng., Vanderbilt Univ. Nashville, TN 37235. Ил. 3. Библ 11.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
СМЕЩЕНИЕ ВЕСОВ
РАЗРЕШЕНИЕ АППАРАТУРЫ

Доп.точки доступа:
Massengill, Lloyd W.
12.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.05-04А3.155

    Zhou, Y.
    An adaptive feedforward artificial neural network with the applications to multiple criteria decision making [Text] / Y. Zhou, B. Malakooti // IEEE Int. Conf. Syst., Man, and Cybern., Los Angeles, Calif., Nov. 4-7, 1990. - New York (N. Y.), 1990. - P164-169 . - ISBN 0-87942-598-9
Перевод заглавия: Адаптивная искусственная нейронная сеть с прямым распространением для принятия решений при многих критериях
Аннотация: Рассмотрены возможности использования адаптивных искусственных нейронных сетей в многокритериальной оптимизации. Для случая, когда топология сети задана, предложен алгоритм обучения, разбивающий задачу на 2 стадии: выбор направления и 1-мерную оптимизацию вдоль этого направления. Предложен также метод выбора наиболее подходящей топологии, основанный на последовательном увеличении числа нейронов и синапсов в начальной небольшой конфигурации. Предусмотрены возможности интерактивного режима, в к-ром система требует дополнительной информации. Приведены результаты выполненных эксперим. испытаний. США, Dep. of Syst. Eng. Case Western Reserve Univ. Cleveland, OH 44106. Ил. 6. Табл. 1. Библ. 3.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЕ ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Malakooti, B.
13.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.07-04А3.106

    Jabri, Marwan.
    Weight perturbation: An optimal architecture and learning technique for analog VLSI feedforward and recurrent multilayer networks [Text] / Marwan Jabri, Barry Flower // IEEE Trans. Neural Networks. - 1992. - Vol. 3, N 1. - P154-158 . - ISSN 1045-9227
Перевод заглавия: Возмущение весов. Оптимальная архитектура и метод обучения многослойных нейронных сетей с прямым распространением и рекурентными связями на аналоговых СВИС
Аннотация: Показано, что при реализации на аналоговых СВИС алгоритм обратного распространения оказывается менее эффективным, чем метод градиентного спуска с аппроксимацией градиентов. Предложен оригинальный метод такого рода, основанный на возмущении весов синапсов, пригодный как для нейронных сетей с прямым распространением информации, так и для многослойных рекуррентных систем - метод возмущения весов синапсов. Приведено его описание. Представлены примеры работы аппаратно реализованной модели в решении задачи "исключающее или", показывающие высокое быстродействие и робастность архитектуры. Австралия, School of Elec. Eng., Univ. of Sydney, Sydney, NSW 2006. Ил. 8. Табл. 7. Библ. 4.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ОПТИМАЛЬНАЯ АРХИТЕКТУРА
ОБУЧЕНИЕ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
АНАЛОГОВЫЕ СБИС

Доп.точки доступа:
Flower, Barry
14.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.09-04А3.113

    Zhou, Y.
    An adaptive feedforward artificial neural network with the applications to multiple criteria decision making [Text] / Y. Zhou, B. Malakooti // IEEE Int. Corf. Syst., Man. and Cybern., Los Angeles. Calif., Nov. 4-7, 1990. - New York (N. Y.), 1990. - P164-169 . - ISBN 0-87342-598-9
Перевод заглавия: Адаптивная искусственная нейронная сеть с прямым распространением для принятия решений при многих критериях
Аннотация: Рассмотрены возможности использования адаптивных искусственных нейронных сетей в многокритериальной оптимизации. Для случая, когда топология сети задана, предложен алгоритм обучения, разбивающий задачу на 2 стадии: выбор направления и 1-мерную оптимизацию вдоль этого направления. Предложен также метод выбора наиболее подходящей топологии, основанный на последовательном увеличении числа нейронов и синапсов в начальной небольшой конфигурации. Предусмотрены возможности интерактивного режима, в к-ром система требует дополнительной информации. Приведены результаты выполненных эксперим. испытаний. США, Dep. of System Eng., Case Western Reserve Univ., Cleveland, OH 44106. Ил. 6. Табл. 1. Библ. 3.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОЕ ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ

Доп.точки доступа:
Malakooti, B.
15.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 93.06-04А3.071

    Wade, Rebecca C.
    Prediction of water binding sites on proteins by neural networks [Text] / Rebecca C. Wade, Henrik Bohr, Peter G. Wolynes // J. Amer. Chem. Soc. - 1992. - Vol. 114, N 21. - P8284-8285 . - ISSN 0002-7863
Перевод заглавия: Предсказание центров связывания воды на белках с помощью нейронных сетей
Аннотация: Описаны нейронные сети, "обученные" по кристаллографическим данным предсказывать центры связывания воды из данных об аминокислотных последовательностях и вторичной структуре белков. Метод позволяет делать предсказания в атомном масштабе. Полученные результаты неожиданно оказались сопоставимыми с результатами, полученными др. методами предсказания центров связывания воды, даже когда эти методы опираются на информацию о третичной структуре белка. Использована сети без обратных связей и 1 скрытым слоем. Такого рода сети м. б. полезны для анализа взаимосвязей между положением центров связывания воды и первичной и вторичной структурой белковых молекул. Обучение сетей осуществлено по данным о 40 белках (6913 остатков); метод испытан на предсказании центров связывания воды на 9 белках (2224 остатка). Германия, Eur Mol. Biol. Lab. Meyerhofstr. 1, 6900 Heidelberg. Библ. 17.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
БЕЛКИ
ЦЕНТРЫ СВЯЗЫВАНИЯ ВОДЫ
ПРЕДСКАЗАНИЕ

Доп.точки доступа:
Bohr, Henrik; Wolynes, Peter G.
16.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 93.11-04А3.167

    Jones, Colin R.
    On the convergence of feed forward neural networks incorporating terminal attractors [Text] / Colin R. Jones, Chi Ping Tsang // IEEE Int. Conf. Neural Networks, San Francisco, Calif., March 28 - Apr. 1, 1993. - Piscataway (N. J.), 1993. - Vol. 2. - P929-935
Перевод заглавия: О сходимости нейронных сетей с прямым распространением с терминальными аттракторами
Аннотация: Проведено исследование многослойных нейронных сетей и метода обратного распространения с помощью теории динамических систем. Изучена модифицированная динамика обучения, основанная на понятии терминального аттрактора - устойчивого состояния равновесия, достигаемого за конечное время. Показано, что уменьшение шага на каждой следующей итерации не является наилучшим решением при приближении к положению равновесия. Вместо этого предложен метод динамического выбора шага. Описан эффективный способ выбора. Предложена также энтропийная мера ошибки; доказано, что ее применение увеличивает скорость сходимости. Приведены результаты имитационного моделирования, подтверждающие теор. выводы. Австралия, Logis & AI Lab., Dep. of Computer Sci, The Univ. of Western Australia, Crawley, Western Australia, 6009. Табл. 4. Библ. 12.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
ТЕРМИНАЛЬНЫЕ АТТРАКТОРЫ

Доп.точки доступа:
Tsang, Chi Ping
17.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 93.11-04А3.168

    Frasconi, P.
    Backpropagation for linearly-separable patterns: A detailed analysis [Text] / P. Frasconi, M. Gori, A. Tesi // IEEE Int. Conf. Neural Networks, San Francisco, Calif., March 28 - Apr. 1, 1993. - Piscataway (N. J.), 1993. - Vol. 3. - P1818-1822
Перевод заглавия: Обратное распространение для линейно разделимых образцов: детальный анализ
Аннотация: Получены необходимые условия, при выполнении к-рых нейронная сеть с прямым распространением информации обучается без локальных минимумов энергии. Эти условия являются обобщением описанных Gori M., Tesi A. (IEEE Trans. on Patt. Anal. Machino Intell., 1992 .-14 ,N1 ,76-86) за счет устранения нек-рых существенных ограничений. Кроме того, с помощью нового метода удается эффективно разделить 2 класса локальных минимумов - структурные и ложные, что может оказаться полезным в оптимизации сети и устранении ложных положений равновесия. Италия, Dep. di Sistemi e Informatica, Via di Santa Marta 3, 50139 Firenze. Ил. 2. Библ. 16.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
ОБУЧЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Gori, M.; Tesi, A.
18.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 93.11-04А3.170

    Zurada, Jacek M.
    Lambda learning rule for feedforward neural networks [Text] / Jacek M. Zurada // IEEE Int. Conf. Neurol Networks, San Francisco, Calif., March 28-Apr. 1. 1993. - Piscataway (N. J.), 1993. - Vol. 3. - P1808-1811
Перевод заглавия: Лямбда-правило обучения для нейронных сетей с прямым распространением информации
Аннотация: Предложено для обучения многослойных перцептронов использовать вместо дельта-правила лямбда-правило: энергия - Е('омега','лямбда')=1/2[d-о('омега','лямбда')]{2}, модификации - 'ДЕЛЬТА''омега'[i]= ='эта'[1] dE/d'омега'[1]=-'эта'[1](d-o)f'[o(1-o)]'лямбда'x[1] 'ДЕЛЬТА''лямбда'='эта'[2] dE/d'лямбда'= =-'эта'[2](d-o)f'[o(1-o)]*net. Проведено эксперим. сравнение этих 2-х методов. Приведено описание условий, при к-рых каждый из них работает лучше др. США, Dep. of Elect. Eng., Univ. of Louisville, Louisville, KY 40292. Ил. 7. Библ. 6.
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРЯМОЕ РАСПРОСТРАНЕНИЕ
ОБУЧЕНИЕ
ЛЯМБДА-ПРАВИЛО
 
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)