Динамическое формирование структуры радиально-базисной нейронной сети
- 1,2 к. т. н., доцент кафедры автоматики и компьютерных систем Института кибернетики ТПУ, г. Томск
- 3 д. т. н., профессор, зав. кафедрой автоматики и компьютерных систем Института кибернетики ТПУ, г. Томск
Ключевые слова:
искусственная нейронная сетьрадиально-базисная нейронная сетьалгоритм обученияидентификация
Аннотация
Приведена структура радиально-базисной нейронной сети. Определены недостатки классического градиентного алгоритма обучения нейронной сети в задачах идентификации объектов управления. Предложен модифицированный градиентный алгоритм обучения, позволяющий устранить недостатки классического алгоритма. Показан пример применения модифицированного алгоритма в задаче аппроксимации двумерной функции.
Для цитирования
Вичугов В.Н., Суходоев М.С., Цапко Г.П. Динамическое формирование структуры радиально-базисной нейронной сети // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 12. С. 7–11.
Список источников
- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. 2-е изд. / Под ред. Н. Н. Куссуль. М.: Издат. дом «Вильямс». 2006.
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации: Пер. с польск. М.: Финансыистатистика. 2002.
- Jianyu, L., Luo Siwei, Qi Yingjiana, Huang Yapinga, Numerical solution of elliptic partial differential equation using radial basis function neural networks // Neural Networks. 2003. № 5/6. P. 729-734.