Отрывок: Повторить процедуру обучения, подавая на вход следующий вектор данных. Алгоритм повторяется для всех векторов обучающей выборки вплоть до выполнения условия остановки. Процедура обучения завершается либо в мо- мент, когда значение весовых коэффициентов обеспечивает классификацию векторов с заданной точностью, либо после превышения заданного числа цик- лов обучения. Перед началом обучения случайным образом задаются началь- ные значения весовых коэффициентов у всех нейронов в диапазоне ...
Название : | Решение задачи классификации при помощи многослойного персептрона |
Авторы/Редакторы : | Солдатова, О.П. Иваев, Д.З. |
Ключевые слова : | многослойный персептрон классификация данных обучение нейронной сети среднеквадратичное отклонение |
Дата публикации : | 2015 |
Издательство : | Издательство Самарского научного центра РАН |
Библиографическое описание : | Труды Международной научно-технической конференции. Т.1 / под ред. С.А. Прохорова. – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН. 2015. – с. 209-213 |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/Reshenie-zadachi-klassifikacii-pri-pomoshi-mnogosloinogo-perseptrona-61149 |
ISBN : | 978-5-93424-734-9 |
Другие идентификаторы : | Dspace\SGAU\20170112\61149 |
Располагается в коллекциях: | Перспективные информационные технологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
pit_2015_62.pdf | Основная статья | 277.03 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.