Структурный синтез многослойных нейронных сетей на основе энтропийного подхода

  • Владимир Иванович Васильев ФГБОУ ВО УГАУ
  • Алексей Михайлович Вульфин ФГБОУ ВО "УГАТУ"
  • Ильмира Барыевна Герасимова ФГБОУ ВО УГАТУ
  • Лилия Рашитовна Черняховская ФГБОУ ВО УГАТУ

Аннотация

Предложен формализованный алгоритм синтеза структуры нейросетевых моделей сложных объектов и систем, основанный на теоретико-информационной трактовке понятия сложности нейронной сети (НС) и обучающей выборки, используемой в процессе настройки (обучения) весов синаптических связей НС. Рассмотрены различные варианты постановки задачи синтеза НС-моделей (распознавание обра-зов, прогнозирование временных рядов, идентификация динамических объектов). Приведен пример построения НС-классификатора минимальной сложности на базе многослойного персептрона с одним и двумя скрытыми слоями, иллюстрирующий эффективность предложенного алгоритма структурного синтеза.
Опубликована
2019-04-07
Как цитировать
ВАСИЛЬЕВ, Владимир Иванович et al. Структурный синтез многослойных нейронных сетей на основе энтропийного подхода. Вестник УГАТУ, [S.l.], v. 23, n. 2 (84), p. 127-137, июль 2019. ISSN 1992-6502. Доступно на: <http://journal.ugatu.ac.ru/index.php/Vestnik/article/view/2183>. Дата доступа: 21 сен. 2019
Раздел
ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ