|
eaDonNTU, Donetsk >
Научные труды ДонНТУ >
Серія: Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка >
Випуск 10(153) >
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://ea.donntu.ru/handle/123456789/5431
|
| Название: | МУЛЬТИСТАРТОВЫЙ СУБГРАДИЕНТНЫЙ МЕТОД ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ПРОСТРАНСТВЕ ВЕЙВЛЕТ- ПРЕОБРАЗОВАНИЯ |
| Другие названия: | Multi-start sub gradient method for neural networks learning in the wavelet transformed domain |
| Авторы: | Щербакова, Г.Ю.
Крылов, В.Н. |
| Ключевые слова: | мультистартовый субградиентный метод оптимизации
нейронные сети
вейвлет
помехоустойчивость
multi-start sub gradient optimization method
neural networks
wavelet
noise stability |
| Дата публикации: | 15-Июн-2009 |
| Издатель: | Донецкий национальный технический университет |
| Библиографическое описание: | Щербакова Г.Ю., Крылов В.Н. МУЛЬТИСТАРТОВЫЙ СУБГРАДИЕНТНЫЙ МЕТОД ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ПРОСТРАНСТВЕ ВЕЙВЛЕТ- ПРЕОБРАЗОВАНИЯ// Наукові праці Донецького національного технічного університету, серія «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка»,вып. 10 (153), Донецк, ДонНТУ, 2009. – С.202-206. |
| Аннотация: | Sub gradient iterated method for neural networks
learning with back-propagation algorithm in the wavelet transformed domain is proposed. This
method allows noise stability raising, error, local extreme and initial point search sensitiveness
reducing |
| Описание: | Предложен мультuстартовый субградиентный метод обучения нейронных сетей с обратным распространением ошибки в пространстве вейвлет-преобразования. Этот метод позволяет повысить помехоустойчивость и понизить чувствительность к локальным экстремумам и начальной точке поиска |
| URI: | http://ea.donntu.edu.ua/handle/123456789/5431 |
| Располагается в коллекциях: | Випуск 10(153)
|
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.
|
