Abstract
Algorithm of study neural network for image recognition
Highlights
Як напрям для подальшого дослідження перспективним представляється перехід до характеристик зображень вищого порядку, описаних, наприклад, в роботі [2]
Щодо концептуальних понять про нейронних мереж (НМ) як про складову частину інфокомунікаційних та інтелектуальних мереж (ІМ), то основні поняття про це приведені в [4, 5], що надає можливості провести їх аналіз та встановити місце проблеми у загальній структурі та класифікації НМ
Де dij — бажаний вихід j -го вихідного нейрона для i -го елемента множини, яка навчається; Y = Y (X,Θ), де X = (x1,..., xn ) — вхідні дані, Θ = (Θ1,...,ΘS ) — параметри мережі, Y = (y1,..., yP ) — вихід мережі
Summary
Як напрям для подальшого дослідження перспективним представляється перехід до характеристик зображень вищого порядку, описаних, наприклад, в роботі [2]. За основу для досліджень була обрана НМЗП як для частина ІМ з характеристиками з [6, 7]. Враховуючи дані, отримані при аналізі літературних джерел по темі дослідження та з інших першоджерел (наприклад, з [1]), було встановлено: При цьому алгоритми навчання відрізняються один від одного способом налаштування синоптичних терезів нейронів.
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Free) 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
