Mathematical Modeling And Computing
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/25918
Browse
Item Hechth–Nielsen theorem for a modified neural network with diagonal synaptic connections(Lviv Politechnic Publishing House, 2019-02-26) Пелещак, Р.; Литвин, В.; Пелещак, І.; Дорошенко, М.; Оливко, Р.; Peleshchak, R.; Lytvyn, V.; Peleshchak, I.; Doroshenko, M.; Olyvko, R.; Дрогобицький державний педагогічний університет ім. І. Франка; Національний університет “Львівська політехніка”; Ivan Franko Drogobych State Pedagogical University; Lviv Polytechnic National UniversityУ роботі запропоновано модифіковану тришарову нейронну мережу з архітектурою, яка має тільки діагональні синаптичні зв’язки між нейронами, внаслідок чого отримано трансформовану теорему Хехт–Нільсена. Така архітектура тришарової нейронної мережі (m = 2n + 1 - кількість нейронів прихованого шару нейромережі, n - кількість вхідних образів) дає змогу апроксимувати функцію від n змінних із заданою точністю " > 0 за допомогою однієї операції агрегування. Тришарова нейронна мережа, яка має як діагональні, так і недіагональні синаптичні зв’язки між нейронами, апроксимує функцію від n змінних за допомогою двох операцій агрегування. Крім цього, діагоналізація матриці синаптичних зв’язків приводить до зменшення обчислювального ресурсу і відповідно до зменшення часу налаштування вагових коефіцієнтів синаптичних зв’язків під час навчання нейронної мережі.