Аннотация:
В статье рассматривается вопрос поиска глобального экстремума при обучении искусственных нейронных сетей с помощью корреляционного показателя. Предложенный метод базируется на математической модели искусственной нейронной сети, представленной в виде системы передачи информации. Эффективность предлагаемой модели подтверждается широким применением ее в системах передачи информации для анализа и восстановления полезного сигнала на фоне различных помех: гауссовых, сосредоточенных, импульсных и т.п. Проводится анализ сходимости обучающей и полученной экспериментально последовательностей на основе корреляционного показателя. Подтверждается возможность оценки сходимости обучающей и экспериментально полученной последовательностей на основе взаимно-корреляционной функции как мере их энергетической схожести (различия). Для оценки предложенного метода проводится сравнительный анализ с используемыми в настоящее время целевыми показателями. Исследуются возможные источники ошибок метода наименьших квадратов и возможности предлагаемого показателя по их преодолению.