Інтернет-конференції НУБіП України, Проблеми сучасної енергетики і автоматики в системі природокористування`2018

Розмір шрифту: 
СТРУКТУРА ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З РОЗШИРЕНИМИ АПРОКСИМАЦІЙНИМИ МОЖЛИВОСТЯМИ
Г. О. Мірських

Остання редакція: 19-05-2018

Тези доповіді


Одним із заходів розширення можливостей штучних нейронних мереж щодо апроксимації функції, якою відображені вхідні дані, є зниження критерію Ліпшиця цієї функції. Для досягнення вказаного пропонується розділяти весь простір, в якому подається вхідна інформація (простір визначення вхідної функції, якою відображаються вхідні дані) на окремі області (якщо це, звичайно, не суперечить умовам задачі) і побудувати декілька паралельно працюючих нейронних мереж, кожна з яких спрямовується на оброблення лише визначеної області вхідної інформації, тобто функціонуватиме у наперед встановленій області визначення вхідної функції.

Для перегляду доповідей необхідний обліковий запис на цьому веб-сайті. Натисніть сюди щоб створити обліковий запис.