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

Николаенко, С. А.2013-06-112013-06-112011Николаенко 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.https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/19580The 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.ruидентификациянейронная сетьпоследовательное обучениеградиентный алгоритмсходимостьДостаточные условия сходимости одного алгоритма обучения нейронной сети при идентификации нелинейно параметризуемых системArticle