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
 клеточны...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2008
Автори: Нестеренко, Б.Б., Новотарский, М.А.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2008
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7145
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: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.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме: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