Learning Radial Basis Functions Networks in Solving Boundary Value Problems

ИР автоматически получен из ЭБС Scoupus
Категория: физико-математические науки
Авторы (ПГУ): Горбаченко Владимир Иванович [100]  
Аннотация: The authors considered the solution of boundary problems, arising from objects modeling with distributed parameters, of radial basis functions networks. The gradient algorithms analysis for learning radial basis functions networks when solving boundary value problems is carried out. The widely used the first order method-the gradient method descent does not provide high learning rate and the solution accuracy. The fastest of the second order method - the method of trust regions is very complicated. Developed implementations of the first order method-the accelerated Nesterov gradient and the second order method Levenberg-Marquardt for learning radial basic functions networks in solving boundary value problems. A comparison is made of the Levenberg- Marquardt methods and trust regions for learning radial basis functions networks. The results are presented of solving model problem using the developed methods. The Levenberg-Marquardt method, with a simpler implementation, showed the results compared with the fastest method of the second order - the method of trust regions.
Тип: Статья
Вид: электронное немультимедийное издание
Количество частей: 1
Год издания: 2019
Издательство: Proceedings - 2019 International Russian Automation Conference
Где опубликовано: Сборник трудов конференции
Место опубликования: Proceedings - 2019 International Russian Automation Conference, RusAutoCon 2019
Целевая аудитория: Исследователь
Целевое назначение: Научное
Отрасль науки: 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Лицензия: Нет ограничений
Ограничения: Нет ограничений
Правообладатель: Горбаченко В.И.
DOI: 10.1109/RUSAUTOCON.2019.8867741
Библиографическая ссылка: Gorbachenko V. I., Alqezweeni M. M. Learning Radial Basis Functions Net-works in Solving Boundary Value Problems // 2019 International Russian Automation Conference — RusAutoCon, (Sochi, Russia September 8-14, 2019). — P. 1–6.
Внешняя веб-ссылка: https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85074231756&origin=inward
Язык: Английский
Место хранения:Вне ПГУ
Дата размещения:17.11.2019
Владелец:Горбаченко Владимир Иванович
Ссылка на ресурс:
http://elib.pnzgu.ru/library/1573986871