ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГИБРИДНЫХ СХЕМ НА БАЗЕ PSO (PARTICLE SWARM OPTIMIZATION) ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГИБРИДНЫХ СХЕМ НА БАЗЕ PSO (PARTICLE SWARM OPTIMIZATION) ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ : научное издание

Перевод названия: STUDY OF THE EFFECTIVENESS OF HYBRID SCHEMES BASED ON PSO (PARTICLE SWARM OPTIMIZATION) TRAINING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2013

Ключевые слова: искусственные нейронные сети (ИНС), PSO, обучение ИНС, artificial neural network, training the ANN

Аннотация: Проведено исследование эффективности различных схем гибридизации методов PSO и градиентного метода для обучения ИНС. A study of the effectiveness of different methods of hybridization PSO and gradient method for training the ANN.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Решетневские чтения

Выпуск журнала: Т. 2, 17

Номера страниц: 52-53

ISSN журнала: 19907702

Место издания: Красноярск

Издатель: Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева

Авторы

  • Матвеева Е.А. (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Липинский Л.В. (Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева)

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.