Search

Show simple item record

dc.contributor.authorГоловко, Владимир Адамович
dc.contributor.authorГоловко, Валерий Адамович
dc.coverage.spatialБрест
dc.date.accessioned2021-03-24T13:18:11Z
dc.date.available2021-03-24T13:18:11Z
dc.date.issued2003
dc.identifier.citationГоловко, Вл. А. Парадигмы обучения нейронных сетей / Вл. А. Головко, Вал. А. Головко // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Машиностроение, автоматизация, ЭВМ. – 2003. – № 4. – С. 43–47.
dc.identifier.urihttps://rep.bstu.by/handle/data/12221
dc.description.abstractДанная статья носит обзорный характер и ориентирована на основные парадигмы обучения нейронных сетей, которые используются в настоящее время при проектировании интеллектуальных систем. В работе проведен анализ и рассмотрены следующие концепции обучения: обучение с учителем, подкрепляющее обучение и обучение без учителя. Для обучения без учителя рассматривается алгоритм обратного распространения ошибки и его основные модификации. Приведены математические выражения для модификации синаптических связей многослойного персептрона и вычисления шага обучения. В качестве подкрепляющего обучения в работе рассматривается адаптивное эвристическое управление (АНС) и Q-обучение. Приводятся основные выражения для подкрепляющего обучения. Рассмотрены правила изменения синаптических связей для основных методов обучения без учителя. Это правило Хебба, конкурентное обучение и правило Ойя.
dc.language.isoru
dc.publisherБрГТУ
dc.titleПарадигмы обучения нейронных сетей
dc.typeСтатья (Article)
dc.identifier.udc681.324


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record