Отрывок: Затем каждая группу обучается только на своём классе при помощи алгоритмов WTA или WTM. После обучения слоя Кохонена обучается персептронная часть сети при помощи алгоритма обратного распространения ошибки. В качестве входного вектора для персептронного слоя используются не значения сигналов Международная научно-техническая конференция «Перспективные информационные технологии» ПИТ 2014 172 от каждого нейрона слоя Кохонена, а усредненные значения выходных сигна- лов каж...
Название : Исследование эффективности решения задачи классификации распределённой гибридной сетью Кохонена
Авторы/Редакторы : Солдатова, О.П.
Чайка, П.Д.
Ключевые слова : задача классификации
многослойный персептрон
сети с самоорганизацией
карта Кохонена
гибридная сеть Кохонена
Дата публикации : 2014
Издательство : Издательство Самарского научного центра РАН
Библиографическое описание : Перспективные информационные технологии (ПИТ 2014): труды Международной научно-технической конференции / под ред. С. А. Прохорова. – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН, 2014. – с. 170-173
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/Issledovanie-effektivnosti-resheniya-zadachi-klassifikacii-raspredelennoi-gibridnoi-setu-Kohonena-61914
ISBN : 978-5-93424-704-2
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20170130\61914
Располагается в коллекциях: Перспективные информационные технологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
pit_14_1_5_50.pdfОсновная статья464.38 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.