Поиск по всему репозиторию:
Просмотр Вестник Брестского государственного технического университета по автору "Маньяков, Николай Владимирович"
Отображаемые элементы 1-9 из 9
-
К вопросу прогнозирования временных рядов реальной природы
(БрГТУ, 2003)Аргументировано построение прогнозирующей двухслойной нейронной сети прямого распространения без обратных связей, аппроксимирующей динамику ряда. Приведены формулы для вычисления наименьшего количества нейронных элементов в распределительном слое и порядка подачи на них элементов временного ряда. ...2021-03-26
-
Матричная алгоритмизация обучения многослойных нейронных сетей с использованием градиентных методов
(БрГТУ, 2002)Предложены матричные соотношения модификации весовых коэффициентов и порогов многослойных гетерогенных нелинейных нейронных сетей для минимизации среднеквадратичной ошибки сети с использованием различных градиентных методов, что позволяет их эффективно использовать при программной реализации.2021-03-26
-
Матричный нейросетевой метод обучения многослойной сети с использованием адаптивного шага
(БрГТУ, 2003)Рассмотрена задача обучения многослойных гетерогенных нейронных сетей. Для их обучения предложен метод на основе послойной модификации синаптических связей в его матричной формулировке. Получены формулы для вычисления адаптивного шага.2021-03-26
-
Методы анализа хаотических процессов
(БрГТУ, 2001)Предложены два аспекта анализа хаотических временных рядов, а именно параметры вложения и наибольший показатель Ляпунова. Они необходимы для проведения фазовой реконструкции и идентификации хаотического поведения. В качестве первого аспекта оценивается взаимная информация для определения временной ...2020-06-17
-
Об одном алгоритме обучения многослойных нейронных сетей на основе условной оптимизации ошибки
(БрГТУ, 2003)В статье предложена методика обучения многослойной нейронной сети прямого распространения без обратных связей. В основу алгоритма положено изменение синаптических связей каждого слоя, минимизирующих среднеквадратическое отклонения выходов этого слоя, от полученных «эталонных». Приведены формулы для ...2021-03-26
-
Обучение нейронных сетей с использованием ковариационной матрицы
(БрГТУ, 2002)Предложен метод обучения однослойных нелинейных нейронных сетей на основе матрицы ковариации. Приведены критерии выбора количества нейронов во входном слое и наименьшего количества образов, подаваемых на вход сети, для однозначного её обучения. Описан алгоритм реализации данного метода.2021-03-26
-
Применение нейронных сетей для обработки хаотических сигналов
(БрГТУ, 2005)В предлагаемой статье обсуждается возможность применения нейронных сетей в задачах обработки хаотических сигналов. Обсуждены вопросы анализа временных рядов, идентификации хаотического поведения, предсказания и динамической реконструкции. Рассмотрены основные аспекты обработки хаотических временных ...2021-03-30
-
Сравнение эффективности алгоритмов обучения нейронных сетей на основе градиентных методов
(БрГТУ, 2004)В статье приведено сравнение эффективности градиентных методов обучения многослойных нейронных сетей прямого распространения без обратных связей. Рассмотрены алгоритмы, использующие как постоянный, так и адаптивный шаг обучения, равно как и эвристические алгоритмы. Приведены формулы для коррекции ...2021-03-26
-
Теоретические основы алгоритмов обучения гетерогенных нейронных сетей двухслойной архитектуры
(БрГТУ, 2003)Приведены методы обучения двухслойных гетерогенных нейронных сетей прямого распространения на основе метода наискорейшего спуска: послойное обучение, двухпараметрическое обучение и обобщенный метод наискорейшего спуска. Получены формулы для вычисления адаптивного шага обучения в каждом из предлагаемых ...2021-03-24
