Отрывок: Повторить процедуру обучения, подавая на вход следующий вектор данных. Алгоритм повторяется для всех векторов обучающей выборки вплоть до выполнения условия остановки. Процедура обучения завершается либо в мо- мент, когда значение весовых коэффициентов обеспечивает классификацию векторов с заданной точностью, либо после превышения заданного числа цик- лов обучения. Перед началом обучения случайным образом задаются началь- ные значения весовых коэффициентов у всех нейронов в диапазоне ...
Название : Решение задачи классификации при помощи многослойного персептрона
Авторы/Редакторы : Солдатова, О.П.
Иваев, Д.З.
Ключевые слова : многослойный персептрон
классификация данных
обучение нейронной сети
среднеквадратичное отклонение
Дата публикации : 2015
Издательство : Издательство Самарского научного центра РАН
Библиографическое описание : Труды Международной научно-технической конференции. Т.1 / под ред. С.А. Прохорова. – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН. 2015. – с. 209-213
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/Reshenie-zadachi-klassifikacii-pri-pomoshi-mnogosloinogo-perseptrona-61149
ISBN : 978-5-93424-734-9
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20170112\61149
Располагается в коллекциях: Перспективные информационные технологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
pit_2015_62.pdfОсновная статья277.03 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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