СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Asoh, Hideki$<.>)

Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.03-04А3.134

Asoh, Hideki.
Нейрокомпьютинг. Обзор [Text] / Hideki Asoh // Дзехо сери. - 1988. - Vol. 29, N 9. - С. 966-973
Аннотация: Обзор основных направления исследований в обл. разработки нейронно-сетевых компьютеров (НСК). Рассмотрены разные варианты техн. решений для элементной базы дискретного и непрерывного типа, детерминированных и вероятностных, и схемы их соединения в НСК. Учитывается логика обработки и прохождения сигналов, подаваемых на вход, а также временные х-ки элементов НСК и их взаимодействий друг с другом. Приводятся модели НСК по принципу преобразования конфигурации и временной последовательности входных сигналов и оптимизации параметров сети в процессе обучения. Обсуждают перспективы и возможности использования НСК для распознавания зрительных и акустических образов. Ил. 4. Библ. 21.

ГРНТИ	34.53.19

ВИНИТИ 341.53.19
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ УСТРОЙСТВА
ОБЗОРЫ
БИБЛ. 21

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 94.12-04А3.137

Asoh, Hideki.
Nonlinear data analysis and multilayer perceptrons [Text] / Hideki Asoh, Nobuyuki Otsu // IJCNN Int. Joint Conf. Neural Networks, Washington, 1989. - New York (N. Y.), 1989. - Vol. 2. - P411-415
Перевод заглавия: Нелинейный анализ данных и многослойные перцептроны
Аннотация: Во многих обл., связанных с распознаванием образов, могут использоваться многослойные перцептроны, обучающиеся по известному способу "обратного распространения ошибки" (ОРО). Алгоритм ОРО есть своего рода процедура минимизации среднеквадратичной ошибки, поэтому такие перцептроны могут описываться методами анализа данных, напр., регрессионным и дискриминантным анализом. Ранее (Gallinari P., Thiria S. Fogelman S., Proc. IEEE ICNN", 1988, 88, 1-391) показано, что многослойные перцептроны с линейными элементами в работе эквивалентны линейному дискриминантному анализу. Авт. данной работы расширили этот результат на случай нелинейного анализа данных и показали его связь с нелинейным перцептроном с ОРО. Япония, Math. Informatics Section, Electromechanical Lab., 1-1-4 Umezono, Tsukuba-shi, Ibaraki-ken 305. Ил. 4. Библ. 11.

ГРНТИ	34.53.19

ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ ПЕРЦЕПТРОНЫ
ОБУЧЕНИЕ
НЕЛИНЕЙНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

Доп.точки доступа:
Otsu, Nobuyuki

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

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

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска