Исследование влияния дефектов на работоспособность многослойной искусственной нейронной сети прямого распространения
Аннотация
Исследовано влияние возможных дефектов скрытого слоя искусственной нейронной сети прямого распространения на её работоспособность. Предложены критерии для оценки правильного функционирования сети при распознавании образов.
Об авторах
Даниил Витальевич Маршаков
Донской государственный технический университет
Россия
Россия
Владимир Ахатович Фатхи
Донской государственный технический университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссермен. – М.: Мир, 1992. – 184 с.
2. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин; пер. с англ. – 2-e изд. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104 с.
3. Аляутдинов М.А. Методы распараллеливания и программно-аппаратной реализации нейросетевых алгоритмов обработки изображений / А.И. Аляутдинов, А.И. Галушкин, Л.Е. Назаров // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. – 2003. – № 2. – С. 32-37.
4. Горелик А.Л. Методы распознавания: учеб. пособие для вузов / А.Л. Горелик, В.А. Скрипкин. – М.: Высшая школа, 1977. – 222 с.
5. Медведев В.С. Нейронные сети. MATLAB 6 / В.С. Медведев, В.Г. Потемкин. – М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. – 496 с.
6. Маршаков Д.В. Ранжирование дефектов в искусственных нейронных сетях / Д.В. Маршаков, В.А. Фатхи // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ23: сб. тр. XXIII междунар. науч. конф.: в 12 т. – Саратов, 2010. – Т. 5. – С. 210-211.
7. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с.
8. Ушаков И.А. Методы решения простейших задач оптимального резервирования при наличии ограничений / Ушаков И.А. – М.: Советское радио, 1969. – 176 с.
Для цитирования:
Маршаков Д.В., Фатхи В.А. Исследование влияния дефектов на работоспособность многослойной искусственной нейронной сети прямого распространения. Вестник Донского государственного технического университета . 2011;11(2):169-173.
For citation:
Marshakov D.V., Fatkhi V.A. IMPACT OF DEFECTS ON MULTILAYER ARTIFICIAL FEEDFORWARD NEURAL NETWORK OPERABILITY. Vestnik of Don State Technical University . 2011;11(2):169-173. (In Russ.)
Просмотров: 72
Послать статью по эл. почте 