Deep neural network based on generalized neo-fuzzy neurons and its learning based on backpropagation
Збережено в:
Дата: | 2021 |
---|---|
Автори: | Ye. V. Bodianskyi, Ye. Antonenko |
Формат: | Стаття |
Мова: | English |
Опубліковано: |
2021
|
Назва видання: | Artificial intelligence |
Онлайн доступ: | http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001304390 |
Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
Назва журналу: | Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine | LibNAS |
Репозитарії
Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine | LibNASСхожі ресурси
-
Cascade neo-fuzzy neural network in the forecasting problem at stock exchange
за авторством: Ju. P. Zajchenko, та інші
Опубліковано: (2017) -
Structural and Parametric Synthesis of Deep Learning Neural Networks
за авторством: V. M. Syniehlazov, та інші
Опубліковано: (2020) -
System of automatic segmentation of pauses in phonograms on the basis of neuron networks of the deep learning
за авторством: V. I. Solovev, та інші
Опубліковано: (2021) -
Development of a Cluster with Cloud Computing Based on Neural Networks With Deep Learning for Modeling Multidimensional Fields
за авторством: M. Kosovets, та інші
Опубліковано: (2021) -
Substantiation of the backpropagation technique via the Hamilton—Pontryagin formalism for training nonconvex nonsmooth neural networks
за авторством: Norkin, V.I.
Опубліковано: (2019)