Публікація:
Адаптивное нейросетевое сжатие сигналов большой размерности на основе взвешенного информационного критерия

dc.contributor.authorМашталир, С. В.
dc.contributor.authorСакало, Е. С.
dc.date.accessioned2018-06-07T12:35:31Z
dc.date.available2018-06-07T12:35:31Z
dc.date.issued2008
dc.description.abstractПредложен адаптивный оптимальный по быстродействию градиентный алгоритм самообучения двухслойной нейронной сети для выделения главных компонент в задачах понижения размерности пространства признаков, возникающих при обработке сигналов большой размерности. Рассматриваемая нейронная сеть и соответствующая процедура самообучения объединяют в себе достоинства последовательного и параллельного нейросетевого подходов и предназначены, прежде всего, для использования в системах видеообработки реального времени. The optimal rate adaptive gradient algorithm for a two-layer self-learning neural network is offered for allocation of the principal components in problems of feature space dimension reduction which arise at large scale signals processing. The examined neural network and the corresponding self-learning procedure combine advantages of sequential and parallel neural network approaches and they are primarily intended for usage in the real time videoprocessing systems.uk_UA
dc.identifier.citationМашталир С. В. Адаптивное нейросетевое сжатие сигналов большой размерности на основе взвешенного информационного критерия / С. В. Машталир, Е. С. Сакало // Прикладная радиоэлектроника : науч.-техн. журн. – Х. : ХНУРЭ, 2008. – Т. 7, № 2 – С. 145–150.uk_UA
dc.identifier.urihttp://openarchive.nure.ua/handle/document/5962
dc.language.isoruuk_UA
dc.publisherХНУРЭuk_UA
dc.subjectнейронная сетьuk_UA
dc.subjectградиентный алгоритм самообученияuk_UA
dc.titleАдаптивное нейросетевое сжатие сигналов большой размерности на основе взвешенного информационного критерияuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
Prikladnaja_radioelektronika-2008-2-69-72.pdf
Розмір:
382.18 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: