350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №5 за 2013 г.
Статья в номере:
Функциональная предобработка входных сигналов нейронной сети
Ключевые слова: нейронная сеть нейросетевое моделирование корреляция нейропакет
Авторы:
А.Л. Гусев - к.ф.-м.н., зав. лабораторией, Федеральный научный центр медико-профилактических технологий управления рисками здоровью населения. E-mail: gusev@fcrisk.ru Ф.М. Черепанов - аспирант, Пермский государственный педагогический университет. E-mail: fe-c@yandex.ru Л.Н. Ясницкий - д.т.н., профессор, Пермский государственный университет. E-mail: yasn@psu.ru
Аннотация:
Предложен прием, позволяющий улучшать качество нейросетевых моделей за счет коррекции входных сигналов с помощью функций, усиливающих корреляционные зависимости между входными и выходными параметрами предметной области.
Страницы: 19-21
Список источников

 

  1. Горбань А. Н.Нейроинформатика и ее приложения // Открытые системы. 1998. № 04 - 06.
  2. Горбань А. Н., Миркес Е. М. Нейронные сети ассоциативной памяти, функционирующие в дискретном времени / Вычислительный центр СО РАН. Красноярск. Рукопись деп. В ВИНИТИ 17.07.97. №2436-В97.
  3. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия - Телеком. 2002.
  4. Царегородцев В. Г. Оптимизация предобработки данных: константа Липшица обучающей выборки и свойства обученных нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2003. № 7. С. 3-8.
  5. Черепанов Ф. М., Ясницкий Л. Н. Нейросетевой фильтр для исключения выбросов в статистической информации // Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика. 2008. Вып. 4 (20). С. 151-155.
  6. Черепанов Ф. М., Ясницкий Л. Н. Симулятор нейронных сетей «Нейросимулятор 1.0» // Свидетельство об отраслевой регистрации разработки № 8756. Зарегистрировано в Отраслевом фонде алгоритмов и программ 12.07.2007.
  7. Ясницкий Л. Н., Зайцева Н. В., Гусев А. Л., Шур П. З. Нейросетевая модель региона для выбора управляющих воздействий в области обеспечения гигиенической безопасности // Информатика и системы управления. 2011. №3 (29). С. 51-59.
  8. Ясницкий Л. Н., Сичинава З. И.Нейросетевые алгоритмы анализа поведения респондентов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 10. С. 59-64.
  9. Ясницкий Л. Н., Черепанов Ф. М. О возможностях применения нейросетевых технологий в политологии // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 8. Вып. 4. С. 47-53.
  10. Pèrez-Ilzarbe, M. J.,Preconditioning method to accelerate neural networks gradient training algorithms / Proc. IJCNN, Washington, DC, USA, 1999.
  11. Schraudolph N. N. Centering neural network gradient factors / Neural networks: Tricks of the trade. Springer Verlag. Lecture Notes in Comp. Sci. 1998. V. 1524. P.207-226.