Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych płaskich sztucznych sieci neuronowych - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych płaskich sztucznych sieci neuronowych

Abstrakt

W artykule przedstawiono zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych, płaskich, sztucznych sieci neuronowych. Przy użyciu proponowanej metody wytrenowano trzy sieci neuronowe do klasyfikacji problemu parity-3, parity-4 oraz parity-5. Otrzymane wyniki porównano z wynikami uzyskanymi przy użyciu metody wstecznej propagacji błędu ze wględu na liczbę iteracji potrzebną do wytrenowania danej sieci oraz ze względu na czas obliczeń. W pracy wykazano, że zastosowanie ewolucyjnej metody trenowania sztucznych sieci neuronowych może prowadzić do zmniejszenia czasu trenowania w odniesieniu do metody wstecznej propagacji błędu.

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Aktywność konferencyjna
Typ:
publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
Tytuł wydania:
KOWBAN'2007 : XIV Krajowa Konferencja Komputerowe Wspomaganie Badań Naukowych, Szklarska Poręba, 24-26 października 2007 strony 35 - 40
Język:
polski
Rok wydania:
2007
Opis bibliograficzny:
Słowik A., Białko M.: Zastosowanie algorytmu ewolucyjnego do trenowania jednokierunkowych płaskich sztucznych sieci neuronowych// KOWBAN'2007 : XIV Krajowa Konferencja Komputerowe Wspomaganie Badań Naukowych, Szklarska Poręba, 24-26 października 2007/ Wrocław: Wrocławskie Towarzystwo Naukowe, 2007, s.35-40
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 23 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi