Network Structures Algorithms of Group Method of Data Handling
The article presents the comparative characteristic of network structures of GMDH algorithms, in accordance with the proposed classification of algorithms. The main diversity of algorithms is described. Structures of algorithms search of models allow visualize the similarities and differences betwee...
Збережено в:
| Дата: | 2015 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2015
|
| Назва видання: | Індуктивне моделювання складних систем |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/125019 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Network Structures Algorithms of Group Method of Data Handling / N. Kondrashova // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2015. — Вип. 7. — С. 21-38. — Бібліогр.: 24 назв. — англ |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | The article presents the comparative characteristic of network structures of GMDH algorithms, in accordance with the proposed classification of algorithms. The main diversity of algorithms is described. Structures of algorithms search of models allow visualize the similarities and differences between the basic GMDH algorithms show their connection with neural networks and algorithms of deep learning. Fragments' structure of algorithms (or functions of partial descriptions) gives you the ability to visualize their common and distinctive features and assess the computational complexity of algorithms. |
|---|