Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/19580
Назва: Достаточные условия сходимости одного алгоритма обучения нейронной сети при идентификации нелинейно параметризуемых систем
Автори: Николаенко, С. А.
Бібліографічний опис: Николаенко С. А. Достаточные условия сходимости одного алгоритма обучения нейронной сети при идентификации нелинейно параметризуемых систем / С. А. Николаенко // Автоматика / Automatics – 2011 : матеріали XVIII Міжнародної конференції з автоматичного управління, 28–30 вересня 2011 року, Львів / Національна академія наук України [та інші]. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2011. – С. 152–153. – Библиография: 7 названий.
Дата публікації: 2011
Видавництво: Видавництво Львівської політехніки
Теми: идентификация
нейронная сеть
последовательное обучение
градиентный алгоритм
сходимость
Короткий огляд (реферат): The asymptotical behavior of neural networks used for the identification of nonlinearly parameterized systems is addressed in this paper. Sufficient conditions for the convergence of a learning algorithm are derived.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/19580
Тип вмісту : Article
Розташовується у зібраннях:Автоматика / Automatiсs. – 2011 р.

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
75-Nykolaenko-152-153.pdf226,35 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.