Публікація: Глибока нео-фаззі нейронна мережа та її навчання
Завантаження...
Дата
2019
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
ХНУРЕ
Анотація
Оптимізація швидкодії навчання глибоких нейронних мереж є надзвичайно актуальним питанням. Сучасні підходи орієнтуються на використання нейронних мереж на основі персептрону Розенблатта. Але отримувані результати не являються задовільними для індустріальних та наукових потреб в контексті
швидкодії навчання нейронних мереж. Також такий підхід натикається на проблеми зникаючого та вибухаючого градієнта. Для вирішення проблеми в статті запропоновано використовувати нео-фаззі нейрон, властивості якого основані на F-перетворенні. В статті розглянуто використання нео-фаззі нейрона як основного компонента нейронної мережі. Показана архітектура глибокої нео-фаззі нейронної мережі а також алгоритм зворотньго поширення похибки для цієї архітектури з трикутною функцією принадлежності для нео-фаззі нейрона. Приведені основні переваги щодо застосування нео-фаззі нейрона як
основного компоненту нейронної мережі. В статті описано за рахунок яких властивостей нео-фаззі нейрона вирішуються питання покращення швидкодії та зникаючого чи вибухаючого градієнта. Порівняно запровоновану архітектуру нео-фаззі глибокої нейронної мережі зі стандартними глибокими мережами на основі персептрону Розенблатта.
Опис
Ключові слова
біоніка, нейронна мережа
Бібліографічний опис
Бодянський Є. В. Глибока нео-фаззі нейронна мережа та її навчання / Є. В. Бодянський, Т. Є. Антоненко // Бионика интеллекта : научно-технический журнал. – 2019. – № 1 (92). – С. 3–8.