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...
Saved in:
| Published in: | Індуктивне моделювання складних систем |
|---|---|
| Date: | 2015 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2015
|
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/125021 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | 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| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-125021 |
|---|---|
| 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 |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Сonvergence of Sequential Gradient Learning Algorithms in Neural Networks for Online Identification of Nonlinear Systems: a Special Case |
| 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_short |
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_sort |
сonvergence of sequential gradient learning algorithms in neural networks for online identification of nonlinear systems: a special case |
| author |
Zhiteckii, L.S. Nikolaienko, S.A. |
| author_facet |
Zhiteckii, L.S. Nikolaienko, S.A. |
| publishDate |
2015 |
| language |
English |
| container_title |
Індуктивне моделювання складних систем |
| publisher |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| format |
Article |
| 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.
|
| issn |
XXXX-0044 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/125021 |
| 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 |
| work_keys_str_mv |
AT zhiteckiils sonvergenceofsequentialgradientlearningalgorithmsinneuralnetworksforonlineidentificationofnonlinearsystemsaspecialcase AT nikolaienkosa sonvergenceofsequentialgradientlearningalgorithmsinneuralnetworksforonlineidentificationofnonlinearsystemsaspecialcase |
| first_indexed |
2025-12-07T13:19:29Z |
| last_indexed |
2025-12-07T13:19:29Z |
| _version_ |
1850855726163951617 |