|
Машинное обучение, нейронные сети
Многослойные искусственные нейронные сети с функцией активации типа s-парабола и их приложения
М. В. Хачумовabc, Ю. Г. Емельяноваa a Институт программных систем им. А. К. Айламазяна РАН, Переславль-Залесский, Россия
b Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук, Москва, Россия
c Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы, Москва, Россия
Аннотация:
Выполнен анализ современных работ в области построения быстродействующих нейронов и нейронных сетей. Приведен алгоритм настройки многослойной нейронной сети прямого распространения с функцией активации типа s-парабола. Рассмотрены примеры применения s-параболы в составе искусственных нейронных сетей для решения задач распознавания и прогнозирования временных рядов. Дано сравнение качества решений, полученных предложенным подходом, с решениями на основе нейронных сетей с традиционным сигмоидом. Показано наличие преимущества s-параболы по скорости обучения и последующего решения прикладной задачи.
Ключевые слова:
многослойная нейронная сеть, прямое распространение, сигмоид, s-образная функция активации, распознавание образов, прогнозирование временных рядов, точность и скорость настройки.
Образец цитирования:
М. В. Хачумов, Ю. Г. Емельянова, “Многослойные искусственные нейронные сети с функцией активации типа s-парабола и их приложения”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2024, № 3, 42–53
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/iipr597 https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2024/i3/p42
|
|