Сonvergence of Sequential Gradient Learning Algorithms in Neural Networks for Online Identification of Nonlinear Systems: a Special Case

The paper deals with the asymptotic properties of an online learning procedure for identifying non-linear systems via neural networks models of these systems. The probabilistic convergence condi-tions of this procedure are presented for the special case where a nonlinearity can exactly be ap-proxima...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Індуктивне моделювання складних систем
Datum:2015
Hauptverfasser: Zhiteckii, L.S., Nikolaienko, S.A.
Format: Artikel
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2015
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/125021
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Сonvergence of Sequential Gradient Learning Algorithms in Neural Networks for Online Identification of Nonlinear Systems: a Special Case / L.S. Zhiteckii, S.A. Nikolaienko // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2015. — Вип. 7. — С. 46-58. — Бібліогр.: 27 назв. — англ

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862619849239298048
author Zhiteckii, L.S.
Nikolaienko, S.A.
author_facet Zhiteckii, L.S.
Nikolaienko, S.A.
citation_txt Сonvergence of Sequential Gradient Learning Algorithms in Neural Networks for Online Identification of Nonlinear Systems: a Special Case / L.S. Zhiteckii, S.A. Nikolaienko // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2015. — Вип. 7. — С. 46-58. — Бібліогр.: 27 назв. — англ
collection DSpace DC
container_title Індуктивне моделювання складних систем
description The paper deals with the asymptotic properties of an online learning procedure for identifying non-linear systems via neural networks models of these systems. The probabilistic convergence condi-tions of this procedure are presented for the special case where a nonlinearity can exactly be ap-proximated by a suitable neural network. Keywords: identification, nonlinear system, neural network, learning algorithm, stochastic environment, convergence. Стаття стосується асимптотичних властивостей деякої процедури навчання в реальному часі для ідентифікації нелінійних систем з використанням нейронних мереж як моделей цих систем. Представлені умови ймовірносної збіжності цієї процедури для спеціального випадку, коли нелінійність може бути точно апроксимована належною нейронною мережею. Ключові слова: ідентифікація, нелінійна система, нейронна мережа, алгоритм навчання, стохастичне середовище, збіжність. Статья касается асимптотических свойств некоторой процедуры обучения в реальном време-ни для идентификации нелинейных систем с использованием нейронных сетей в качестве моделей этих систем. Представлении условия вероятностной сходимости этой процедуры для специального случая, когда нелинейность может быть точно аппроксимирована подхо-дящей нейронной сетью.
first_indexed 2025-12-07T13:19:29Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-125021
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn XXXX-0044
language English
last_indexed 2025-12-07T13:19:29Z
publishDate 2015
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
record_format dspace
spelling Zhiteckii, L.S.
Nikolaienko, S.A.
2017-10-13T16:18:25Z
2017-10-13T16:18:25Z
2015
Сonvergence of Sequential Gradient Learning Algorithms in Neural Networks for Online Identification of Nonlinear Systems: a Special Case / L.S. Zhiteckii, S.A. Nikolaienko // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2015. — Вип. 7. — С. 46-58. — Бібліогр.: 27 назв. — англ
XXXX-0044
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/125021
681.5
The paper deals with the asymptotic properties of an online learning procedure for identifying non-linear systems via neural networks models of these systems. The probabilistic convergence condi-tions of this procedure are presented for the special case where a nonlinearity can exactly be ap-proximated by a suitable neural network. Keywords: identification, nonlinear system, neural network, learning algorithm, stochastic environment, convergence.
Стаття стосується асимптотичних властивостей деякої процедури навчання в реальному часі для ідентифікації нелінійних систем з використанням нейронних мереж як моделей цих систем. Представлені умови ймовірносної збіжності цієї процедури для спеціального випадку, коли нелінійність може бути точно апроксимована належною нейронною мережею. Ключові слова: ідентифікація, нелінійна система, нейронна мережа, алгоритм навчання, стохастичне середовище, збіжність.
Статья касается асимптотических свойств некоторой процедуры обучения в реальном време-ни для идентификации нелинейных систем с использованием нейронных сетей в качестве моделей этих систем. Представлении условия вероятностной сходимости этой процедуры для специального случая, когда нелинейность может быть точно аппроксимирована подхо-дящей нейронной сетью.
en
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
Індуктивне моделювання складних систем
Сonvergence of Sequential Gradient Learning Algorithms in Neural Networks for Online Identification of Nonlinear Systems: a Special Case
Article
published earlier
spellingShingle Сonvergence of Sequential Gradient Learning Algorithms in Neural Networks for Online Identification of Nonlinear Systems: a Special Case
Zhiteckii, L.S.
Nikolaienko, S.A.
title Сonvergence of Sequential Gradient Learning Algorithms in Neural Networks for Online Identification of Nonlinear Systems: a Special Case
title_full Сonvergence of Sequential Gradient Learning Algorithms in Neural Networks for Online Identification of Nonlinear Systems: a Special Case
title_fullStr Сonvergence of Sequential Gradient Learning Algorithms in Neural Networks for Online Identification of Nonlinear Systems: a Special Case
title_full_unstemmed Сonvergence of Sequential Gradient Learning Algorithms in Neural Networks for Online Identification of Nonlinear Systems: a Special Case
title_short Сonvergence of Sequential Gradient Learning Algorithms in Neural Networks for Online Identification of Nonlinear Systems: a Special Case
title_sort сonvergence of sequential gradient learning algorithms in neural networks for online identification of nonlinear systems: a special case
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/125021
work_keys_str_mv AT zhiteckiils sonvergenceofsequentialgradientlearningalgorithmsinneuralnetworksforonlineidentificationofnonlinearsystemsaspecialcase
AT nikolaienkosa sonvergenceofsequentialgradientlearningalgorithmsinneuralnetworksforonlineidentificationofnonlinearsystemsaspecialcase