В работе рассматривается проблема обучения нейронных сетей. Предложен алгоритм обучения на основе метода отжига. Показано, что разработанный алгоритм обладает гораздо большей эффективностью, чем существующие градиентные методы. The paper deals with a neural network training problem. Training algorithm based on annealing method is proposed. It is shown that constructed algorithm has significantly higher efficiency that existed gradient decay methods
Рассмотрена задача упрощения структуры построенных нейромоделей, для решения которой разработан мето...
Рассмотрена задача упрощения структуры построенных нейромоделей, для решения которой разработан мето...
AbstractOptimizing the convergence of a Neural Net Classifier (NNC) is an important task to increase...
In the article the question of designing of new training algorithm for the convolution neural networ...
В статті розглянуте питання архітектурної оптимізації нейронної мережі. Запропонований алгоритм стру...
This work introduces an alternative algorithm, simulated annealing, to minimize the prediction error...
This work introduces an alternative algorithm, simulated annealing, to minimize the prediction error...
针对过程神经元网络的训练问题,提出了一种基于数值积分的学习算法.直接采用数值积分进行网络中动态样本与连接权函数的时域加权聚合运算,采用梯度下降法实现连接权函数特征参数及网络性质参数的调整.设计了基于梯...
ニューラルネットワークを利用することにより, フォールトトレラント回路を効率良く実現することを目的とする.故障の範囲としては, 中間層-出力層間の単一断線故障を想定する.本論文では, 通常の誤差逆伝搬...
ニューラルネットワークを利用することにより, フォールトトレラント回路を効率良く実現することを目的とする.故障の範囲としては, 中間層-出力層間の単一断線故障を想定する.本論文では, 通常の誤差逆伝搬...
236-237В статье рассматривается вопрос применения педагогической модели, основанной на применении ал...
Работа посвящена разработке эффективных алгоритмов обучения многослойных гетерогенных нейронных сете...
В статье рассматриваются проблемы разработки и исследования нейросетевых и гибридных алгоритмов обуч...
AbstractOptimizing the convergence of a Neural Net Classifier (NNC) is an important task to increase...
В статті розглянуте питання реалізації алгоритму структурного оптимізації нейронної мережі та її зас...
Рассмотрена задача упрощения структуры построенных нейромоделей, для решения которой разработан мето...
Рассмотрена задача упрощения структуры построенных нейромоделей, для решения которой разработан мето...
AbstractOptimizing the convergence of a Neural Net Classifier (NNC) is an important task to increase...
In the article the question of designing of new training algorithm for the convolution neural networ...
В статті розглянуте питання архітектурної оптимізації нейронної мережі. Запропонований алгоритм стру...
This work introduces an alternative algorithm, simulated annealing, to minimize the prediction error...
This work introduces an alternative algorithm, simulated annealing, to minimize the prediction error...
针对过程神经元网络的训练问题,提出了一种基于数值积分的学习算法.直接采用数值积分进行网络中动态样本与连接权函数的时域加权聚合运算,采用梯度下降法实现连接权函数特征参数及网络性质参数的调整.设计了基于梯...
ニューラルネットワークを利用することにより, フォールトトレラント回路を効率良く実現することを目的とする.故障の範囲としては, 中間層-出力層間の単一断線故障を想定する.本論文では, 通常の誤差逆伝搬...
ニューラルネットワークを利用することにより, フォールトトレラント回路を効率良く実現することを目的とする.故障の範囲としては, 中間層-出力層間の単一断線故障を想定する.本論文では, 通常の誤差逆伝搬...
236-237В статье рассматривается вопрос применения педагогической модели, основанной на применении ал...
Работа посвящена разработке эффективных алгоритмов обучения многослойных гетерогенных нейронных сете...
В статье рассматриваются проблемы разработки и исследования нейросетевых и гибридных алгоритмов обуч...
AbstractOptimizing the convergence of a Neural Net Classifier (NNC) is an important task to increase...
В статті розглянуте питання реалізації алгоритму структурного оптимізації нейронної мережі та її зас...
Рассмотрена задача упрощения структуры построенных нейромоделей, для решения которой разработан мето...
Рассмотрена задача упрощения структуры построенных нейромоделей, для решения которой разработан мето...
AbstractOptimizing the convergence of a Neural Net Classifier (NNC) is an important task to increase...