Решение краевых задач на дискретных клеточных нейронных сетях

В статье рассмотрена структура двумерной дискретной клеточной сети. Дано описание локально- асинхронного метода решения краевых задач на дискретных клеточных нейронных сетях. Описан алгоритм реализации мультисеточного метода. Изложены подходы к обучению дискретных клеточных нейронных сетей, испол...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2008
Hauptverfasser: Нестеренко, Б.Б., Новотарский, М.А.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2008
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7145
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:Решение краевых задач на дискретных клеточных нейронных сетях / Б.Б. Нестеренко, М.А. Новотарский // Штучний інтелект. — 2008. — № 3. — С. 568-578. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:В статье рассмотрена структура двумерной дискретной клеточной сети. Дано описание локально- асинхронного метода решения краевых задач на дискретных клеточных нейронных сетях. Описан алгоритм реализации мультисеточного метода. Изложены подходы к обучению дискретных клеточных нейронных сетей, использующие принципы пластичности и модификации весовых коэффициентов. У статті розглянуто структуру двовимірної дискретної кліткової мережі. Дано опис локально- асинхронного методу розв’язування крайових задач на дискретних кліткових нейронних мережах. Описано алгоритм реалізації багатосіткового методу. Викладено підходи до навчання дискретних кліткових нейронних мереж, що використовують принципи пластичності й модифікації вагових коефіцієнтів. The structure of a bidimentional discrete cellular network is considered. The description of a local – asynchronous method for solving boundary value problems on discrete cellular neural networks is given. The algorithm of realization of a multigrid method is described. Approaches to training the discrete cellular neural networks, using principles of plasticity and updating of weighting coefficients are stated.
ISSN:1561-5359