Bithreshold neurons learning
Artykuł w czasopiśmie
MNiSW
5
Lista B
| Status: | |
| Warianty tytułu: |
Uczenie neuronów dwuprogowych
|
| Autorzy: | Geche Fedir, Kotsovsky Vladyslav, Batyuk Anatoliy, Mitsa Aleksander, Gromaszek Konrad |
| Rok wydania: | 2013 |
| Wersja dokumentu: | Drukowana | Elektroniczna |
| Język: | angielski |
| Numer czasopisma: | 8 |
| Wolumen/Tom: | 54 |
| Strony: | 70 - 72 |
| Bazy: | BazTech |
| Efekt badań statutowych | NIE |
| Materiał konferencyjny: | NIE |
| Publikacja OA: | NIE |
| Abstrakty: | polski | angielski |
| Sztuczne sieci neuronowe jako podstawa neuronopodobnych jednostek obliczeniowych mają wiele zastosowań i są intensywnie wykorzystywane do rozwiązania wielu ważnych zadań praktycznych. Oczywiste jest, że jednostka wykorzystująca progowanie nie jest w stanie rozwiązać wielu, raczej łatwych zadań rozpoznawania. Za pomocą neuronów z bardziej skomplikowanymi funkcjami aktywacji możliwe staje się przezwyciężenie tego ograniczenia. Pomimo faktu, że opracowano neuron wielo-progowe, to brak było skutecznych technik ich uczenia. W artykule przedstawiono badania najprostszego przypadku multi-progowych jednostek, a mianowicie neuronów dwuprogowych. | |
| Artificial neural networks on the base of neutral-like computational units have many applications and are intensively used for solving numerous important practical tasks. It is common that the threshold unit is incapable solving many rather easy recognition tasks. The using of neurons with more comlicated activation functions allowed surmounting this constrain. Although there were multi-threshold neutral units designs, the efficient learning techniques for multi-threshold neuron based neutral networks weren`t developed. The paper presents the study of simplest case of multithreshold units, namely bithreshold neurons. |
