Навчання модулів нейронної мережі

Автор(и)

  • O. I. Chumachenko Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут»
  • I. V. Kryvenko Національний авіаційний університет

DOI:

https://doi.org/10.18372/1990-5548.48.11212

Ключові слова:

штучний інтелект, зв’язкові моделі, двонаправлена асоціативна пам’ять

Анотація

Розглянуто систему гібридних нейронних мереж. Запропоновано методи навчання їх модулів

Біографії авторів

O. I. Chumachenko, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут»

Кандидат технічних наук. Доцент. Кафедра технічної кібернетики

I. V. Kryvenko, Національний авіаційний університет

Бакалавр. Кафедра авіаційних комп’ютерно-інтегрованих комплексів

Посилання

D. Yu. Koval, G. A. Sipakov, and D. D. Shevchuk, “Using ANFIS and NEFCLASS neurаl networks in classification problems”. Electronics and Control Systems, no. 1(43), Kyiv, NAU, pp. 93–98, 2015.

С. Tremblay, N. Berberian, and S. Chartier, Didirectional Associative Memory for Short-term Memory Learning, COGSCI, 2014, pp.1–6.

S. Chartier, and M. Boukadoum, “Encoding static and temporal patterns with a bidirectional heteroassociative memory”. Journal of Applied Mathematics, pp. 1–34, 2011.

S. Chartier, and M. Boukadoum, “A bidirectional heteroassociative memory for binary and grey-level patterns”. IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17(2), 2006, pp. 385–396.

##submission.downloads##

Номер

Том 2 № 48 (2016)

Розділ

АВТОМАТИЗОВАНІ СИСТЕМИ ПРОЕКТУВАННЯ

Ліцензія

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.

Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.

Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).