Отрывок: 21) вкоторой )(im обозначает очередность, полученную в результате сортировки ( )(im =0,1,2,…,K-1), а  – параметр, аналогичный уровню соседства в алгоритме Кохонена, уменьшающийся с течением времени. При 0 адаптации подвергается только нейрон-победитель, и алгоритм превращается в обычный алгоритм WTA, но при 0 уточнению подлежат веса многих нейронов, причем уровень уточнения зависит от величины ),( xiS . Алгоритм ...
Название : Нейроинформатика
Авторы/Редакторы : Солдатова О. П.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский государственный аэрокосмический университет им. С. П. Королева (национальный исследовательский университет) (СГАУ)
Дата публикации : 2013
Библиографическое описание : Солдатова, О. П. Нейроинформатика [Электронный ресурс] : курс лекций / Солдатова О. П. ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. гос. аэрокосм. ун-т им. С. П. Королева (нац. исслед. ун-т) (СГАУ). - Самара, 2013. - on-line
Аннотация : Труды сотрудников СГАУ(электрон. версия).
Используемые программы: Adobe Acrobat.
Другие идентификаторы : RU/НТБ СГАУ/WALL/004/С 60-071040
Ключевые слова: многослойный персептрон
нейроинформатика
нейронные сети
свойства
персептрон
радиальные сети
сети с самоорганизацией на основе конкуренции
применение нейронных сетей
Располагается в коллекциях: Учебные издания

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
Солдатова О.П. Нейроинформатика. Курс лекций.pdffrom 1C2.59 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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