ЕОМ
Сєдашов О. В. Модифіковані методи навчання багатошарових персептронів : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / О. В. Сєдашов ; кер. роботи проф. Шеховцов Б.Г. ; ХНУРЕ, Кафедра Електронно-обчислювальних машин. – Харків, 2013. – 93 с. : CD
Сєдашов О. В. Модифіковані методи навчання багатошарових персептронів : магістерська атестаційна робота, пояснювальна записка / О. В. Сєдашов ; кер. роботи проф. Шеховцов Б.Г. ; ХНУРЕ, Кафедра Електронно-обчислювальних машин. – Харків, 2013. – 93 с. : CD
Статистика використання: Видач: 0
Анотація:
У даній роботі проведено аналіз модифікованих методів навчання багатошарових персептронів. Вивчені апроксимаційні властивості нейронних мереж даного типу. Мережі з прямим розповсюдженням сигналу та зворотнім розповсюдженням помилки було промодельовано у Matlab. Результати роботи представлені у вигляді графіків і малюнків.
ШТУЧНА НЕЙРОННА МЕРЕЖА, БАГАТОШАРОВИЙ ПЕРСЕПТРОН, АПРОКСИМАЦІЯ, МОДЕЛЬ, ПРОГНОЗУВАННЯ The analysis of the modified methods of studies of multilayered perceptorn is conducted in this work. The properties of approximation of neural networks of this type are studied. The network with direct distribution of signal and reversedistribution of error was designed in Matlab. Job performances are presented as charts and pictures.
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, MULTILAYERED PERCEPTRON, APPROXIMATION, MODEL, PROGNOSTICATION.
ШТУЧНА НЕЙРОННА МЕРЕЖА, БАГАТОШАРОВИЙ ПЕРСЕПТРОН, АПРОКСИМАЦІЯ, МОДЕЛЬ, ПРОГНОЗУВАННЯ The analysis of the modified methods of studies of multilayered perceptorn is conducted in this work. The properties of approximation of neural networks of this type are studied. The network with direct distribution of signal and reversedistribution of error was designed in Matlab. Job performances are presented as charts and pictures.
ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, MULTILAYERED PERCEPTRON, APPROXIMATION, MODEL, PROGNOSTICATION.