NAU Harvester System
Deep Learning Fuzzy Classifier
Репозитарій Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Deep Learning Fuzzy Classifier
Нечіткий класифікатор глибокого навчання |
|
| Creator |
Sineglazov, V. M.
Koniushenko, R. S. |
|
| Subject |
neural network
fuzzy neural network deep learning нейронна мережа нечітка нейронна мережа глибоке навчання нейронная сеть нечеткая нейронная сеть глубокое обучение |
|
| Description |
It is considered a classification problem solution based on analysys of represented review. It’s shown that the neural networks has important advantages beside other methods, such as: classification using the nearest neighbor method, support vector classification, classification using decision trees, etc. Amoun of artifisial neural networks exists futher networks have the simplest structure, but the precission of the solution can be increased with help of deep learning approache, which is supposed the use of additional neural network for the solution of pretraining tasks(deep believe networks). It’s proposed new tophology wich consist of: Takagi-Sugeno-Kang fuzzy classifier and Limited Boltzmann Machine neural network. Despite on this thopology was proposed early in this article it’s carried out enough researches that permited to specify the learning algorithm. An example of proposed algorithm implantation is represented
В даній роботі розглянуто рішення проблеми класифікаці. Показано, що нейронні мережі мають важливі переваги поряд з іншими методами, такими як: класифікація з використанням методу найближчого сусіда, класифікація за допомогою векторів підтримки, класифікація з використанням дерев рішень, тощо. Рішення може бути розширено за допомогою глибокого підходу до навчання, що передбачає використання додаткової нейронної мережі (глибокі мережі) для вирішення задачі попереднього навчання. Запропонована нова тофологія складається з: нечітких класифікаторів Такагі-Сугено-Канга і нейронної мережі обмеженої машини Больцмана. Незважаючи на те, що ця топологія була запропонована раніше, в цій статті було проведено достатньо досліджень, які дозволили створити алгоритм навчання. Наведено приклад використання запропонованого алгоритму Рассмотрено решение проблемы классификации на основе анализа представленного обзора. Показано, что нейронные сети обладают важными преимуществами по сравнению с другими методами, такими как: классификация с использованием метода ближайшего соседа, классификация векторов поддержки, классификация с использованием деревьев решений и т. д. Существует множество искусственных нейронных сетей, которые имеют простейшую структуру, но точность решения может быть увеличена с помощью подхода глубокого обучения, который предполагает использование дополнительной нейронной сети для решения задач предварительной подготовки (сети глубокого обучения). Предложена новая топология, которая состоит из: нечеткого классификатора Такаги–Сугено–Канга и нейронной сети ограниченной машины Больцмана. Несмотря на то, что эта топология была предложена в этой статье, было проведено достаточно исследований, которые позволили создать новый алгоритм обучения. Приведен пример использования предложенного алгоритма |
|
| Date |
2019-09-06T10:54:27Z
2019-09-06T10:54:27Z 2019-06 |
|
| Type |
Article
|
|
| Identifier |
1990-5548
DOI:10.18372/1990-5548.60.13813 http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/40128 004.85(045) |
|
| Language |
uk
|
|
| Relation |
Electronics and Control Systems;N2(60): 35-42
Електроніка та системи управління;N2(60): 35-42 |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Publisher |
Київ «Освіта України»
|
|