Вісник Львівського університету. Серія прикладна математика та інформатика
Інформація
| Рік видання |
2005 |
| Випуск |
10 |
| Автори |
Годич О., Щербина Ю. |
| Назва статті |
Динамічна нейромережа ADD |
| Анотація |
Запропоновано нову топологію штучної нейромережі під назвою ADD та метод її навчання. Нейромережа ADD у сукупності зі спеціально розробленим для неї методом навчання призначена для подолання недоліків штучних нейромереж, які ґрунтуються на топології SOM. Виділені найважливіші недоліки SOM та обговорені засади їхнього подолання. За основу нейромережі ADD покладено нову модель штучного нейрона, яку названо метанейроном. Особливість цієї моделі полягає в поданні чітко окресленої гіперкубічної області у вхідному просторі, дані з якої розпізнає метанейроном. У такий спосіб можна подолати проблему існування лише вагового вектора для моделі нейрона в SOM, який вказує у центр деякої множини даних із вхідного простору, але не визначає її меж, що за певних умов веде до хибного розпізнавання вхідних даних. Запропонований навчальний метод використовує особливості моделі метанейрона, і забезпечує побудову оптимальної в сенсі інформаційної насиченості гіперкубічної області для кожного з метанейронів у нейромережі ADD. Інформаційна насиченість у контексті запропонованого методу визначена як деяка функція. Додатковою властивістю навчального методу ADD є динамічна розбудова нейромережі, завдяки чому нема потреби в попередній визначеності її структури. Головне застосування нейромережі ADD автори вбачають у задачах кластеризації, де стійкість нейромережі ADD до хибного розпізнавання нових вхідних даних відіграє визначальну роль |
| Мова |
Українська |
| PDF
формат |
Годич О., Щербина Ю.@nbsp |
|  |
©2003-2009 Львівський університет |
Контакти
