Авторитетность издания
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
В Тверском государственном университете построен и реализован алгоритм обучения сети, динамика которой описывается нелинейной системой рекуррентных уравнений с запаздыванием
04.08.2011Искусственные нейронные сети являются эффективным инструментом при решении ряда прикладных задач. Несмотря на это, широкое распространение метод получил относительно недавно, в основном благодаря интенсивному развитию вычислительной техники, позволяющей получить решение задачи в приемлемые сроки. Круг решаемых искусственными нейронными сетями задач постоянно расширяется, в результате повышается актуальность работ в данном направлении.
Часто при решении конкретной прикладной задачи методом искусственных нейронных сетей возникает потребность в моделировании сети нетривиальной топологии. Стандартные методы обучения нейронных сетей могут оказаться в данной ситуации неприменимыми, и поэтому необходимо сформулировать и реализовать индивидуальный алгоритм.
Подробное описание дается в статье «Обучение нейронной сети с запаздыванием», авторы: Большакова И.С., Шаронов Д.А. (Тверской государственный университет).