<<
>>

Приложение Б. Алгоритмы обучения

Искусственные нейронные сети обучаются самыми разнообразными методами. К счастью, большинство методов обучения исходят из общих предпосылок и имеет много идентичных характеристик. Целью данного приложения является обзор некоторых фундаментальных алгоритмов, как с точки зрения их текущей применимости, так и с точки зрения их исторической важности. После ознакомления с этими фундаментальными алгоритмами другие, основанные на них, алгоритмы будут достаточно легки для понимания и новые разработки также могут быть лучше поняты и развиты.

<< | >>
Источник: Ф. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. 1992

Еще по теме Приложение Б. Алгоритмы обучения:

  1. 3.2 Программная реализация
  2. Приложение СНРБ-сети для распознавания изображений
  3. ПРИЛОЖЕНИЕ
  4. План учебного занятия производственного (практического) обучения
  5. ГЛАВА 4 ВОЗМОЖНЫЕ ПРИЛОЖЕНИЯ
  6. 3.1. Жизненная сила элемента
  7. 26(2).3. Выявление скрытых образований (проблема исследования алгоритма)
  8. Приложение 4 Словарь терминов и понятий (предметный)
  9. 5.2 Концепция "значение как употребление" и ее приложения
  10. Приложение 3.1Схема занятий по программе развития психологического мышления студентов психологов
  11. Приложение 1 Размышления О прогрессе
  12. ПРИЛОЖЕНИЕ Б Материалы анкетирования следователей, лиц, производящих дознание, прокурорских работников, экспертов-криминалистов Брестской, Витебской, Г родненской, Минской областей Республики Беларусь
  13. ОГЛАВЛЕНИЕ
  14. ТЕРМИНОЛОГИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СХЕМАТИЧЕСКОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
  15. АЛГОРИТМ ОБУЧЕНИЯ ПЕРСЕПТРОНА