| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Птичкин, В. А. | - |
| dc.date.accessioned | 2018-03-22T08:23:06Z | - |
| dc.date.available | 2018-03-22T08:23:06Z | - |
| dc.date.issued | 2004 | - |
| dc.identifier.citation | Птичкин, В. А. Исследование искусственных нейронных сетей методами линеаризации и полиномиальной аппроксимации / В. А. Птичкин // Доклады БГУИР. - 2004. - № 1 (5). - С. 5 - 18. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/30644 | - |
| dc.description.abstract | Дается обзор научных результатов, полученных автором за последние годы в области тео-
рии искусственных нейронных сетей, статических и динамических. Они относятся к анали-
зу преобразований, осуществляемых многослойными нейронными сетями, процессов обу-
чения статических сетей и показателей качества работы нейродинамических систем управ-
ления. Используется единая методика анализа нейронных сетей и систем, основанная на
идее линеаризации и полиномиальной аппроксимации функций активации формальных
нейронов и нейросетевых преобразований. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | многослойные нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | нейродинамические системы | ru_RU |
| dc.subject | анализ нейросетевых преобразований | ru_RU |
| dc.subject | метод статистической линеаризации | ru_RU |
| dc.title | Исследование искусственных нейронных сетей методами линеаризации и полиномиальной аппроксимации | ru_RU |
| dc.title.alternative | Investigation of artificial neural networks by methods of linearization and polynomial approximation | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | Scientific results obtained by the author during last years in the sphere of theory of artificial neural
networks, both static and dynamic, are under review. These results are related to the analysis of trans-
formations implemented by multi-layer neural networks, processes of learning of static networks,
characteristics of quality of operation of neural dynamic control systems. Unified procedure is applied
for the analysis of neural networks and systems; this procedure is based on the idea of linearization
and polynomial approximation of activation functions of formal neurons and neural-network transfor-
mations. | - |
| Appears in Collections: | №1 (5)
|
