Отрывок: Входные данные были предварительно нормализованы таким образом, чтобы среднее значение по всему обучающему множеству было близко к нулю. Это позволило упростить сравнение со среднеквадратическим отклонением (СКО) [1]: )()()( nondne jjj −= , (3) ∑ = = N n jav neN nE 1 2 )( 2 1)( . (4) После начальной инициализации весов и подачи обучающего примера осуществляется прямой проход сигнала по сети для подсчета индуцированных 298 П...
Название : Применение многослойного персептрона для решения задачи классификации пациентов при лечении методами ЭКО
Авторы/Редакторы : Солдатова, О.П.
Котова, А.М.
Моисеева, И.В.
Ключевые слова : медицинские услуги
нейронные сети
протоколы лечения методами ЭКО
многослойный персептрон
градиентный алгоритм
алгоритм обратного распространения ошибки
Дата публикации : 2012
Издательство : Издательство Самарского научного центра РАН
Библиографическое описание : Сборник трудов конференции "Перспективные информационные технологии ПИТ-2012", с. 297-300
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/Primenenie-mnogosloinogo-perseptrona-dlya-resheniya-zadachi-klassifikacii-pacientov-pri-lechenii-metodami-EKO-59213
ISBN : 978-5-93424-627-4
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20161011\59213
Располагается в коллекциях: Перспективные информационные технологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
pit_12_0_6_v2_21.pdfОсновная статья241.35 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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