350 rub
Journal Neurocomputers №3 for 2011 г.
Article in number:
Learning algorithm for multilayer neural networks with several output neurons, based on the minimization of the output vectors mistakes
Keywords: neural network scalar product of vectors gradient weight minimization network layer
Authors:
A. V. Yeromin, V. P. Dobritsa
Abstract:
This work describes an approach to the learning of multilayer neural networks, based on the iterative minimization of the network output mistake. This mistake represents difference between calculated and desired vectors. The mistake is divided into two parts: scalar of vector mistake and vector direction mistake. The target of the algorithm is maximum approach of output vector to desired one by the minimization of described mistakes.
Pages: 24-28
References
  1. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е издание: пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс». 2006.
  2. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: пер. с польск. И. Д. Рудинского. М.: Горячая линия - Телеком. 2006.
  3. Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования: пер. с англ. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2005.
  4. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации: пер. с польск. И. Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика. 2002.
  5. Головко В. А. Нейронные сети: обучение, организация и применение. Кн. 4: учеб. пособие для вузов / общая ред. А. И. Галушкина. М.: ИПРЖР. 2001.