Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/28359
Название: Convergence Properties of an Online Learning Algorithm in Neural Network Models of Complex Systems
Авторы: V.N.Azarskov
L.S. Zhiteckii
S. A. Nikolaienko
Ключевые слова: nonlinear model; neural network; gradient algorithm; learning; convergence
Дата публикации: окт-2013
Издательство: ВД "Освіта України"
Краткий осмотр (реферат): Asymptotic behavior of the online gradient algorithm with a constant step size employed for learning in neural network models of nonlinear systems having hidden layer are studied. The sufficient conditions guaranteeing the convergence of this algorithm in the random environment are established
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/28359
Располагается в коллекциях:Матеріали конференцій кафедри аерокосмічних систем управління

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Azarskov_IEEE 2013 .pdf6.32 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.