Radial Basis Function Networks Learning to Solve Approximation Problems

Категория: физико-математические науки
Авторы (ПГУ): Горбаченко Владимир Иванович [100]  
Авторы (внеш.): Елисов Лев Николаевич [0], Филиппов Владимир Михайлович [0]
Аннотация: The purpose of the paper is the development and experimental study of new fast learning algorithms for radial basis function networks in solving approximation problems. To learn radial basis function networks, algorithms based on first-order methods have been developed for the first time: gradient descent with a pulse, Nesterov’s accelerated gradient algorithm and RMSProp in combination with Nesterov’s accelerated gradient. The advantages of sequential adjustment of parameters in each iterative cycle of network training are shown. The implementation of the Levenberg-Marquardt method for training radial basis function networks has been developed. With the help of the Levenberg-Marquardt method, the same results can be achieved as with the more complex algorithm of the method of trust regions. The developed algorithms have been experimentally studied.
Тип: Статья
Вид: электронное немультимедийное издание
Количество частей: 1
Год издания: 2019
Издательство: IAEM Publication
Где опубликовано: Зарубежный журнал
Индексация: Индексация отсутствует
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: IAEME Publication
ISSN: Print: 0976-6308 and ISSN Online: 0976-6316
Библиографическая ссылка: Filippov V., Elisov L., Gorbachenko V. Radial Basis Function Networks Learning to Solve Approximation Problems // International Journal of Civil Engineering and Technology. — 2019, Vol. 10. — Issue 3. — P. 923–932.
Внешняя веб-ссылка: http://www.iaeme.com/MasterAdmin/uploadfolder/IJCIET_10_03_085/IJCIET_10_03_085.pdf
Язык: Английский
Место хранения:Вне ПГУ
Дата размещения:19.11.2019
Владелец:Горбаченко Владимир Иванович
Ссылка на ресурс:
http://elib.pnzgu.ru/library/1573988681