Поиск по всему репозиторию:

Показать краткое описание

dc.contributor.authorСавицкий, Юрий Викторович
dc.coverage.spatialБрест
dc.date.accessioned2023-01-23T07:06:53Z
dc.date.available2023-01-23T07:06:53Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationСавицкий, Ю. В. Альтернативный подход к организации обучения сигмоидальных нейронов в архитектуре многослойной нейронной сети / Ю. В. Савицкий // Цифровая среда: технологии и перспективы. DETP 2022, Брест, 31 октября 2022 г. / Министерство образования Республики Беларусь, Брестский государственный технический университет ; редкол.: Н. Н. Шалобыта [и др.]. – Брест : БрГТУ, 2022. – С. 24–28.
dc.identifier.urihttps://rep.bstu.by/handle/data/32487
dc.description.abstractThe article formulates and mathematically substantiates a modification of the Back Propagation Error (BPE) algorithm for accurate training of neural elements with a sigmoid activation function in the architecture of a multilayer neural network. The proposed training rules for modifying the synaptic connections of neurons in the output and hidden layers can be used to construct efficient algorithms that reduce the time and computational complexity of the learning process for multilayer architectures.
dc.language.isoru
dc.publisherБрГТУ
dc.titleАльтернативный подход к организации обучения сигмоидальных нейронов в архитектуре многослойной нейронной сети
dc.typeНаучный доклад (Working Paper)
dc.identifier.udc004.85


Файлы в этом документе

Thumbnail

Данный элемент включен в следующие коллекции

Показать краткое описание