Численные методы обучения искусственной нейронной сети
Автор: Андреева Елена Аркадьевна, Мазурова Ирина Сергеевна
Журнал: Ученые записки Петрозаводского государственного университета @uchzap-petrsu
Рубрика: Физико-математические науки
Статья в выпуске: 8 (145) т.1, 2014 года.
Бесплатный доступ
Решается задача моделирования и обучения искусственной нейронной сети достаточно общей топологии, динамика которой описывается системой интегро-дифференциальных уравнений. Задача обучения искусственной нейронной сети рассматривается как задача оптимального управления с нефиксированным временем. Сформулированы необходимые условия оптимальности весовых коэффициентов искусственной нейронной сети и внешнего управляющего воздействия с учетом заданных ограничений и вида функционала. Исходная задача сведена к дискретной задаче оптимального управления, которая решается на основе методологии быстрого автоматического дифференцирования. Проведен анализ влияния параметров задачи на оптимальное решение.
Искусственные нейронные сети, интегро-дифференциальные уравнения, оптимальное управление
Короткий адрес: https://sciup.org/14750775
IDR: 14750775
Список литературы Численные методы обучения искусственной нейронной сети
- Андреева Е. А. Оптимизация нейронных сетей: Учеб. пособие. Тверь, 2007.
- Андреева Е. А., Пустырнакова Ю. А. Численные методы обучения искусственных нейронных сетей с запаздыванием//ЖВМ и МФ. 2002. Т. 42. C. 1383-1391.
- Большакова И. С., Шаронов Д. А. Обучение нейронной сети с запаздыванием//Программные продукты и системы. 2011. № 2. С. 35-37.
- Евтушенко Ю. Г. Оптимизация и быстрое автоматическое дифференцирование. М., 2013. 144 с.
- Майоров В. В., Мышкин И. Ю. Математическое моделирование нейронов сети на основе уравнений с запаздыванием//Математическое моделирование. 1990. Т. 2. № 11. С. 64-76.
