NAU Harvester System
SEQUENTIAL LEARNING PROCESSES IN NEURAL NETWORKS APPLIED AS MODELS OF NONLINEAR SYSTEMS
Репозитарій Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
SEQUENTIAL LEARNING PROCESSES IN NEURAL NETWORKS APPLIED AS MODELS OF NONLINEAR SYSTEMS
Процеси послідовного навчання в нейронних мережах, що застосовуються як моделі нелінійних систем |
|
| Creator |
Azarskov, V. N.
Zhiteckii, L. S. Nikolaienko, S. A. |
|
| Subject |
nonlinear system; neural network model; gradient algorithm; learning; convergence
нелінійна система, нейромережна модель, градієнтний алгоритм, навчання, збіжність |
|
| Description |
Asymptotic properties of the online gradient algorithm with a constant step size employed for learning in neural network models of nonlinear systems having one hidden layer are examined. Some conditions guaranteeing the convergence of this algorithm are established. Вивчено асимптотичні властивості градієнтного алгоритму зі сталим кроковим коефіцієнтом, що використовується для навчання в реальному часі нейромережних моделей нелінійних систем з одним прихованим шаром. Встановлено деякі умови, що гарантують збіжність цього алгоритму. |
|
| Date |
2017-05-26T07:16:13Z
2017-05-26T07:16:13Z 2013-10 |
|
| Type |
Article
|
|
| Identifier |
1990-5548
http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/28282 |
|
| Language |
en
|
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Publisher |
ВД "Освіта України"
|
|