Аннотация:
Объектом исследования служит полносвязная многослойная нейронная сеть, обучаемая по методу обратного распространения ошибки. Исследование условий устойчивого обучения сети основано на интерпретации процессов ее обучения как движений в аффинной системе, получаемой в результате эквивалентных преобразований исходной канонической структуры сети. Многослойная нейронная сеть рассматривается как нелинейная динамическая система в расширенном фазовом пространстве. В первой части работы приводятся эквивалентные уравнения и структуры многослойной нейронной сети, а также пример компьютерного моделирования процессов обучения сети и переходных процессов в эквивалентной динамической системе.
УДК:
681.51: 518.5
Статья представлена к публикации членом редколлегии:О. П. Кузнецов