RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Автоматика и телемеханика // Архив

Автомат. и телемех., 2020, выпуск 7, страницы 56–78 (Mi at15159)

Эта публикация цитируется в 5 статьях

Робастное, адаптивное и сетевое управление

Сравнительный анализ результатов обучений нейронной сети с вычисленными весовыми значениями и с генерацией весовых значений случайным образом

П. Ш. Гейдаров

Институт систем управления НАН Азербайджана, Баку

Аннотация: Нейронные сети на основе метрических методов распознавания позволяют на основе начальных условий задачи распознавания, таких как количество образов и эталонов, определить структуру нейронной сети (количество нейронов, слоев, связей), а также позволяют аналитически вычислять значения весов связей нейронной сети. Будучи нейронными сетями прямого распространения, эти сети могут также обучаться классическими алгоритмами обучения. Возможность предварительного вычисления значений весов нейронной сети позволяет утверждать, что процедура создания и дообучения нейронной сети прямого распространения ускоряется по сравнению с классической схемой создания и обучения нейронной сети, в которой значения весов генерируются случайным образом. В статье выполняются два эксперимента на базе рукописных цифр MNIST, подтверждающие это утверждение.

Ключевые слова: нейронные сети, метрические методы распознавания, метод ближайшего соседа, алгоритм обратного распространения ошибки, случайная инициализация весов.

Статья представлена к публикации членом редколлегии: О. П. Кузнецов

Поступила в редакцию: 03.12.2018
После доработки: 24.10.2019
Принята к публикации: 28.11.2019

DOI: 10.31857/S0005231020070041


 Англоязычная версия: Automation and Remote Control, 2020, 81:7, 1211–1229

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024