Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://ea.donntu.edu.ua:8080/jspui/handle/123456789/5431
Название: МУЛЬТИСТАРТОВЫЙ СУБГРАДИЕНТНЫЙ МЕТОД ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ПРОСТРАНСТВЕ ВЕЙВЛЕТ- ПРЕОБРАЗОВАНИЯ
Другие названия: Multi-start sub gradient method for neural networks learning in the wavelet transformed domain
Авторы: Щербакова, Г.Ю.
Крылов, В.Н.
Ключевые слова: мультистартовый субградиентный метод оптимизации
нейронные сети
вейвлет
помехоустойчивость
multi-start sub gradient optimization method
neural networks
wavelet
noise stability
Дата публикации: 15-июн-2009
Издательство: Донецкий национальный технический университет
Библиографическое описание: 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.
Краткий осмотр (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
Описание: 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 (Унифицированный идентификатор ресурса): http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/5431
Располагается в коллекциях:Випуск 10(153)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
09sgypvp.pdf460,13 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.