Обучение искусственных нейронных сетей в стохастических условиях

Abstract

Рассматривается задача обучения искусственных нейронных сетей в стохастических условиях для прямо направленных сетей типа радиально-симметричной сети и многослойного перцептрона. При этом, при синтезе алгоритмов настройки синаптических весов сети, важным является требование наличия фильтрующих свойств у разрабатываемых алгоритмов. Исследуется сходимость предлагаемых алгоритмов в стохастических условиях обучения.