Автор: Елисов Лев Николаевич

Название:Learning Radial Basis Function Networks with the Trust Region Method for Boundary Problems
Тематика:физико-математические науки
Вид ресурса:электронная копия бумажного издания
Тип ресурса:Статья
Целевое назначение:Научное
Целевая аудитория:Исследователь, Преподаватель, Учащийся
Аннотация:We consider the solution of boundary value problems of mathematical physics with neural networks of a special form, namely radial basis function networks. This approach does not require one to construct a difference grid and allows to obtain an approximate analytic solution at an arbitrary point of the solution domain. We analyze learning algorithms for such networks. We propose an algorithm for learning neural networks based on the method of trust region. The algorithm allows to significantly reduce the learning time of the network.
Дата издания:2018
Издательство:Springer
Название:Обучение методом доверительных областей сетей радиальных базисных функций при решении краевых задач
Тематика:физико-математические науки
Вид ресурса:электронная копия бумажного издания
Тип ресурса:Статья
Целевое назначение:Научное
Целевая аудитория:Исследователь
Аннотация:Рассматривается решение краевых задач математической физики на нейронных сетях специального вида — сетях радиальных базисных функций. Рассматриваемый подход не требует построения разностной сетки и позволяет получить приближенное аналитическое решение в произвольной точке области решения. Проведен анализ алгоритмов обучения таких сетей. Предлагается алгоритм обучения сетей на основе метода доверительных областей. Алгоритм позволяет существенно сократить время обучения сети.
Дата издания:2018
Издательство:Российская академия наук