Методы повышения эффективности обучения нейронной сети Кохонена
Автор: Баталов Александр Сергеевич
Журнал: Вестник Пермского университета. Математика. Механика. Информатика @vestnik-psu-mmi
Рубрика: Информатика. Информационные системы
Статья в выпуске: 3 (11), 2012 года.
Бесплатный доступ
Рассмотрены подходы к нормализации обучающего множества нейронной сети. Проведен анализ существующих методов обучения нейронной сети Кохонена, в результате которого выявлены преимущества и недостатки каждого. Предложен новый конструктивный метод обучения, а также составлены рекомендации по повышению эффективности обучения.
Нейронные сети, слой кохонена, алгоритмы обучения, кластерный анализ, конструктивный метод обучения
Короткий адрес: https://sciup.org/14729807
IDR: 14729807
Список литературы Методы повышения эффективности обучения нейронной сети Кохонена
- Пермская научная школа искусственного интеллекта и ее инновационные проекты/Л.Н.Ясницкий, В.В.Бондарь, С.Н.Бурдин и др. 2-е изд. М.; Ижевск, 2008. 75 с.
- Конев С.В., Сичинава З.И. Ясницкий Л.Н. Применение нейросетевых технологий для диагностики неисправностей авиационных двигателей//Вестн. Перм. ун-та. Сер. Математика. Информатика. Механика. 2005. Вып.2. С.43-47.
- Ясницкий Л.Н., Порошина А.М., Тавафиев А. Ф. Нейросетевые технологии как инструмент для прогнозирования успешности предпринимательской деятельности//Российское предпринимательство. 2010. №4(2). С.8-13.
- Ясницкий Л.Н., Бржевская А.С., Черепанов Ф.М. О возможностях применения методов искусственного интеллекта в сфере туризма//Сервис plus. 2010. №4. С.111-115.
- Ясницкий Л.Н., Черепанов Ф.М. О возможностях применения нейросетевых технологий в политологии//Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2010. №8. Вып.4. С.47-53.
- Ясницкий Л.Н. О возможностях применения методов искусственного интеллекта в политологии//Вестн. Перм. ун-та. Сер. Политология. 2008. Вып.2(4). С.147-155.
- Ясницкий Л.Н., Петров А.М., Сичинава З.И. Сравнительный анализ алгоритмов нейросетевого детектирования лжи//Изв. вузов. Поволжский регион. Технические науки. 2010. №1(13). С.64-72.
- Ясницкий Л.Н., Петров А.М., Сичинава З.И. Технологии построения детектора лжи на основе аппарата искусственных нейронных сетей//Информационные технологии. 2010.№ 11. С.66-70.
- Ясницкий Л.Н., Сичинава З.И. Нейросетевые алгоритмы анализа поведения респондентов//Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2011.№10. С.59-64.
- Ясницкий Л.Н., Мишланов В.Ю., Полещук А.Н., Федорищев И.Ф. Приоритетные задачи и условия развития интеллектуальных медицинских систем//Перм. мед. журн. Приложение. 2008. Т.25, №1. С.170-174.
- Ясницкий Л.Н., Думлер А.А., Полещук А.Н., Богданов К.В., Черепанов Ф.М. Нейросетевая система экспресс-диагностики сердечно-сосудистых заболеваний//Пермский медицинский журнал. 2011. №4. С.77-86.
- Бондарь В.В., Малинин Н.А. Ясницкий Л.Н. Нейросетевой прогноз потребления электроэнергии предприятиями бюджетной сферы//Вестн. Перм. ун-та. Сер. Математика. Информатика. Механика. 2005. Вып.2. С.23-27.
- Ясницкий Л.Н., Зайцева Н.В., Гусев А.Л., Шур П.З. Нейросетевая модель региона для выбора управляющих воздействий в области обеспечения гигиенической безопасности//Информатика и системы управления. 2011. №3(29). С.51-59.
- Корниенко С.И., Айдаров Ю.Р., Гагарина Д.А., Черепанов Ф.М., Ясницкий Л.Н. Программный комплекс для распознавания рукописных и старопечатных текстов//Информационные ресурсы России. 2011. №1. С.35-37.
- Аксенов С.В., Новосельцев В.Б. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии)/под общ. ред. В.Б.Новосельцева. Томск: Изд-во НТЛ, 2006. 128 с.
- Брюхомицкий Ю.А. Нейросетевые модели для систем информационной безопасности: учеб. пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005. 160 с.
- Заенцев И.В. Нейронные сети: основные модели: учеб. пособие. Воронеж: Изд-во ВГУ, 1999. 76 с.
- Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей/пер. с англ. М.: Изд. дом "Вильямс", 2001. 291 с.
- Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. 2-е изд., стереотип. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. 382 с.
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации/пер. с польск. И.Д. Ру-динского. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.
- Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика/пер. с англ. М.: Мир, 1992. 184 с.
- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд./пер. с англ. М.: Изд. дом "Ви-льямс", 2006. 1104 с.
- Ясницкий Л.Н. Введение в искусственный интеллект, 3-е изд. М.: Изд. центр "Академия", 2010. 176 с.
Статья научная
