Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/5431
Назва: МУЛЬТИСТАРТОВЫЙ СУБГРАДИЕНТНЫЙ МЕТОД ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ПРОСТРАНСТВЕ ВЕЙВЛЕТ- ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Інші назви: Multi-start sub gradient method for neural networks learning in the wavelet transformed domain
Автори: Щербакова, Г.Ю.
Крылов, В.Н.
Ключові слова: мультистартовый субградиентный метод оптимизации
нейронные сети
вейвлет
помехоустойчивость
multi-start sub gradient optimization method
neural networks
wavelet
noise stability
Дата публікації: 15-чер-2009
Видавництво: Донецкий национальный технический университет
Бібліографічний опис: Щербакова Г.Ю., Крылов В.Н. МУЛЬТИСТАРТОВЫЙ СУБГРАДИЕНТНЫЙ МЕТОД ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ПРОСТРАНСТВЕ ВЕЙВЛЕТ- ПРЕОБРАЗОВАНИЯ// Наукові праці Донецького національного технічного університету, серія «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка»,вып. 10 (153), Донецк, ДонНТУ, 2009. – С.202-206.
Короткий огляд (реферат): Sub gradient iterated method for neural networks learning with back-propagation algorithm in the wavelet transformed domain is proposed. This method allows noise stability raising, error, local extreme and initial point search sensitiveness reducing
Опис: Предложен мультuстартовый субградиентный метод обучения нейронных сетей с обратным распространением ошибки в пространстве вейвлет-преобразования. Этот метод позволяет повысить помехоустойчивость и понизить чувствительность к локальным экстремумам и начальной точке поиска
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/5431
Розташовується у зібраннях:Випуск 10(153)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
09sgypvp.pdf460,13 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.