Математическая постановка задачи обучения многослойного перцептрона с точки зрения классической оптимизации
Ключевые слова:
нейронная сеть, многослойный перцептрон, оптимальное управлениеАннотация
Рассматривается математическая постановка задачи обучения нейронной сети. Описан альтернативный вариант обучения многослойного перцептрона на основе классических методов оптимизации, сведение задачи обучения к дискретной линейной задаче оптимального управления.Библиографические ссылки
Rumelhart D. E., Hinton G. E., Williams R. J. Learning representations by back-propagating errors. - Nature 323 (1986). - P. 533-536.
Nikolaeva Yu. V. The neural networks. The multilayer perceptron // Communication of Students, Master Students and Post-Graduates in Academic, Professional and Scientific Fields : материалы межвуз. студ. науч. конф. - 2011.
Николаева Ю. В. Нормировка данных для нейронных сетей // Молодые ученые - ускорению научно-технического прогресса в XXI веке : сб. материалов III Всерос. науч.-техн. конф. аспирантов, магистрантов и молодых ученых с междунар. участием (Ижевск, 22-23 апреля 2015 года) / ИжГТУ имени М. Т. Калашникова.
Сучкова Е. А. Консолидация данных в системах поддержки принятия решения // Перспективы развития научных исследований в 21 веке : сб. материалов 9-й Междунар. науч.-практ. конф. (г. Махачкала, 31 октября 2015 г.). - Махачкала : Апробация, 2015. - 234 с.
Автоматизированные нейронные сети [Электронный ресурс statsoft.ru]. - URL: http://www.statsoft.ru/products/ STATISTICA_Neural_Networks/ (дата обращения: 01.12.2015).
Там же.
Выбор функции активации и обучения нейронной сети [Электронный ресурс rae.ru]. - URL: http://www.rae.ru/ monographs/65-2465 (дата обращения: 01.12.2015).
Понтрягин Л. С. Математическая теория оптимальных процессов. - 3-е изд. - М. : Наука, 1976. - 392 с.
