W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz plik Pobierz BibTeX

Tytuł

Decomposition and the principle of interaction prediction in hierarchical structure of learning algorithm of ANN

Autorzy

Rok publikacji

2015

Opublikowano w

Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering

Rocznik: 2015 | Numer: Issue 84

Typ artykułu

artykuł naukowy

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • artificial neural network
  • hierarchy
  • decomposition
  • coordination
  • coordination principle
Streszczenie

EN For the most popular ANN structure with one hidden layer, decomposition is done into two sub-networks. These sub-networks form the first level of the hierarchical structure. On the second level, the coordinator is working with its own target function. In the hierarchical systems theory three coordination strategies are defined. For the ANN learning algorithm the most appropriate is the coordination by the principle of interaction prediction. Implementing an off-line algorithm in all sub-networks makes the process of weight coefficient modification more stable. In the article, the quality and quantity characteristics of a coordination algorithm and the result of the learning algorithm for all sub-networks are shown. Consequently, the primary ANN achieves the global minimum during the learning process.

Strony (od-do)

113 - 120

Zaprezentowany na

Computer Applications in Electrical Engineering 2015, 20-21.04.2015, Poznań, Poland

Pełny tekst artykułu

Pobierz plik

Poziom dostępu do pełnego tekstu

publiczny

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

9

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.