Робастное обучение вейвлет-нейросетей
Розглянуто робастний підхід до навчання вейвлет-нейронних мереж нульового та першого порядків. Досліджено алгоритми навчання Гауса–Ньютона, що використовують другу похідну функції втрат або вагову функцію. Наведено результати моделювання, що підтверджують ефективність запропонованих алгоритмів. An a...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Дата: | 2010 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2010
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/210834 |
| 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: | Робастное обучение вейвлет-нейросетей / О.Г. Руденко, А.А. Бессонов // Проблемы управления и информатики. — 2010. — № 5. — С. 66-79. — Бібліогр.: 19 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Розглянуто робастний підхід до навчання вейвлет-нейронних мереж нульового та першого порядків. Досліджено алгоритми навчання Гауса–Ньютона, що використовують другу похідну функції втрат або вагову функцію. Наведено результати моделювання, що підтверджують ефективність запропонованих алгоритмів.
An approach to training of the wavelet neural networks is considered. The Gauss–Newton algorithms that use the second derivative of a lost function or a weighted function are proposed and investigated. The simulation results that confirm efficiency of the proposed algorithms are presented.
|
|---|---|
| ISSN: | 0572-2691 |