Достаточные условия сходимости одного алгоритма обучения нейронной сети при идентификации нелинейно параметризуемых систем

Loading...
Thumbnail Image

Date

2011

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Видавництво Львівської політехніки

Abstract

The asymptotical behavior of neural networks used for the identification of nonlinearly parameterized systems is addressed in this paper. Sufficient conditions for the convergence of a learning algorithm are derived.

Description

Keywords

идентификация, нейронная сеть, последовательное обучение, градиентный алгоритм, сходимость

Citation

Николаенко С. А. Достаточные условия сходимости одного алгоритма обучения нейронной сети при идентификации нелинейно параметризуемых систем / С. А. Николаенко // Автоматика / Automatics – 2011 : матеріали XVIII Міжнародної конференції з автоматичного управління, 28–30 вересня 2011 року, Львів / Національна академія наук України [та інші]. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2011. – С. 152–153. – Библиография: 7 названий.

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By