Tytuł:

XV Krajowa Konferencja Automatyki : Warszawa, 27-30 czerwca 2005. t. 3 * Sztuczna inteligencja * Uczenie sieci neuronowych jako zadanie wieloetapowego sterowania optymalnego

Inny tytuł:

Książka = Book ; KS/3/2005/R14P06

Twórca:

Krawczak, Maciej. Autor

Wydawca:

Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk ; Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences

Miejsce wydania:

Warszawa

Data wydania/powstania:

2005

Opis:

[4], 43-46 stron ; 21 cm ; Bibliografia s. 46

Typ obiektu:

Książka/Rozdział

Abstrakt:

Uczenie wielowarstwowych sieci neuronowych może być rozważane jako szczególne zagadnienie sterowania optymalnego. Specyficzna struktura wielowarstwowych sieci neuronowych pozwala na zastosowanie metodologii programowania dynamicznego. Rozważono także wpływ wielkości parametru λ - określającego nachylenie funkcji sigmoidalnych. Dla małych wartości tego parametru - bliskich zeru - model neuronu jest „prawie liniowy" i proces uczenia może być rozwiązany stosując metody optymalizacji dla problemów liniowo-kwadratowych. Następnie zgodnie z metodą kontynuacji parametr λ zostaje stopniowo zwiększany aż osiągnie wartość równą jedności.

Czasopismo/Seria/cykl:

Książka = Book

Typ zasobu:

Tekst

Szczegółowy typ zasobu:

Książka

Źródło:

KS-2005-03-R14P06

Język:

pol

Język streszczenia:

pol

Prawa:

Licencja Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0

Zasady wykorzystania:

Zasób chroniony prawem autorskim. [CC BY 4.0 Międzynarodowe] Korzystanie dozwolone zgodnie z licencją Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0, której pełne postanowienia dostępne są pod adresem: ; -

Digitalizacja:

Instytut Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk

Lokalizacja oryginału:

Biblioteka Instytutu Badań Systemowych PAN

Dofinansowane ze środków:

Program Operacyjny Polska Cyfrowa, lata 2014-2020, Działanie 2.3 : Cyfrowa dostępność i użyteczność sektora publicznego; środki z Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego oraz współfinansowania krajowego z budżetu państwa

Dostęp:

Otwarty