Разработка и исследование методики построения нейронных сетей на основе адаптивных элементов

Техническая кибернетика. Информационные технологии. Вычислительная техника


Авторы

Ефимов Е. Н. *, Шевгунов Т. Я. **

Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Волоколамское шоссе, 4, Москва, A-80, ГСП-3, 125993, Россия

*e-mail: omegatype@gmail.com
**e-mail: shevgunov@gmail.com

Аннотация

В работе рассмотрены искусственные нейронные сети прямого распространения сигнала, обучаемые по методу обратного распространения ошибки. Для представления такой сети используется системный подход, описывающий её в форме структурного графа взаимосвязанных элементов, в которых осуществляются преобразования сигналов, распространяющихся в сети в прямом и обратном направлениях. Для практической реализацией такого подхода был разработан прототип программного обеспечения, частью которого является библиотека классов, реализующая основные адаптивные элементы и связи между ними. Также в настоящей работе представлены результаты численного моделирования решения двух практических задач: аппроксимации радиолокационного изображения и классификации двух случайных процессов.

Ключевые слова:

нейронная сеть; обратное распространение ошибки; адаптивный элемент; сигналы и системы; математические методы моделирования; метод градиентного спуска; SageMath; Python.


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2021

Вход