|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
АЛГОРИТМ ФОРМИРОВАНИЯ ОБУЧАЮЩЕГО МНОЖЕСТВА И УТОЧНЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИКИ НЕЙРОНА СЕТИ ТИПА МНОГОСЛОЙНЫЙ ПЕРСЕПТРОНстатья
Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК- Авторы: Пастухов А.А., Прокофьев А.А.
- Журнал: Известия высших учебных заведений. Электроника
- Том: 23
- Номер: 5
- Год издания: 2018
- Издательство: Национальный исследовательский университет "Московский институт электронной техники"
- Местоположение издательства: Москва
- Первая страница: 512
- Последняя страница: 520
- DOI: 10.24151/1561-5405-2018-23-5-512-520
- Аннотация: Алгоритм предварительной обработки данных для обучения нейронной сети типа многослойный персептрон используется для формирования обучающего множества из исходных данных, а также для уточнения вида нейрона за счет вычисления его характеристики на базе выборочных констант Липшица и определения константы Липшица нейронной сети. В работе показано применение алгоритма предварительной обработки данных типа многослойный персептрон для формирования обучающего множества и приведены вычисления характеристики нейрона конкретной нейронной сети. Разработанный алгоритм позволяет сформировать обучающее множество со значением энтропии больше, чем при формировании его случайным образом, а также дать оценку характеристики нейрона снизу и уточнить его вид. При решении задачи с применением описанного алгоритма получены прирост энтропии обучающего множества на 0,14 бит и уменьшение среднеквадратичной ошибки обучения на 0,098.
- Добавил в систему: Прокофьев Александр Александрович