Издательство: "Proceedings - 2019 International Russian Automation Conference"
-- Выберите тип документа для сортировки-- 3.54.1 Атлас 3.6.1 Библиография 3.23.2 Геоинформационная / картографическая система Дидактический материал по дисциплине (модулю) 3.6 Дополнительные информационные материалы 3.56.6 Журнал Издания, выпущенный под собственной редакцией (сборники научных трудов) 3.54 Иллюстративные и демонстрационные материалы 3.55.1 Инструкция, нормативный акт 3.43.1 Инструментальные средства 3.6.2 Интернет-публикация научно-популярного характера Календарный план воспитательной работы 3.54.3 Карта 3.54.2 Коллекция Комплект заданий с методическими материалами для демонстрационных экзаменов 3.52.3 Конспект лекций 3.52.3 Конспект лекций (на иностранном языке) Курс лекций 3.52.2 Лабораторный практикум 3.53.2 Методические рекомендации (материалы) преподавателям для проведения... 3.53.2 Методические указания (рекомендации) для обучающихся по изучению дисциплины... 3.53.2 Методические указания (рекомендации) на иностранном языке 3.53.2 Методические указания (рекомендации) по выполнению курсовых работ (проектов) методы оценки 3.56.3 Монография, изданная другими издательствами (наличие ISBN); Коллективная... 3.56.3 Монография, изданная зарубежными издательствами (наличие ISBN) 3.56.3 Монография, изданная российскими издательствами (наличие ISBN,... 3.54.4 Наглядное пособие Научная конференция с очным участием (с публикацией сборника в РИНЦ) 3.56 Научные материалы 3.55 Нормативные документы 3.56.4 Обзор 3.55.2 Образовательный стандарт 3.35.1 Оглавление печатных изданий Оценочные средства по дисциплине (модулю) 3.32.1 Полнотекстовая библиотека 3.32.2 Полнотекстовая библиотека вуза 3.35.2 Полнотекстовое издание Практикум 3.54.5 Презентация Программа практической подготовки с методическими материалами по специальности Рабочая программа воспитания по специальности Рабочая тетрадь студента по дисциплине (тетрадь с печатной основой) Рабочая тетрадь студента по дисциплине (тетрадь с печатной основой) (на... 3.6.4 Рекламно-информационная публикация 3.6.6 Руководство 3.56.7 Сборник статей, трудов 3.52.4 Сборник тестов (тестовых заданий) 3.52.1 Сборники задач (задачники) Сборники иностранных текстов Сборники контрольных заданий Сборники упражнений 3.23.3 Словарь основных терминов (глоссарий) 3.23.3 Словарь основных терминов (глоссарий) (на иностранном языке) 3.23.4 Справочник 3.23 Справочные материалы 3.56.5 Статья 3.6.7 Тематическая подборка материалов 3.53.3 Учебная программа 3.52.5 Учебник (с грифом ПГУ) 3.52.5 Учебник (с грифом ФУМО) 3.52.5 Учебник (с иным грифом) 3.53 Учебно-методические материалы Учебно-методический комплекс дисциплины/модуля Учебно-методическое пособие 3.52.5 Учебное пособие 3.52.5 Учебное пособие (с грифом ПГУ) 3.52.5 Учебное пособие (с грифом ФУМО) 3.52.5 Учебное пособие на иностранном языке 3.52.5 Учебное пособие на иностранном языке (с грифом ПГУ) 3.52 Учебные материалы 3.6.5 Хрестоматия 3.6.3 Электронная версия печатного издания 3.32 Электронные библиотеки 3.35 Электронные периодические издания 3.32.3 Электронный каталог библиотеки вуза 3.52.6 Электронный учебный курс 3.23.5 Энциклопедия
-- Выберите тип сортировки--
По названию (А-Я, по умолчанию)
По названию (Я-А)
По дате создания (возр.)
По дате создания (убыв.)
По дате издания (возр.)
По дате издания (убыв.)
Название: Learning Radial Basis Functions Networks in Solving Boundary Value Problems Автор ПГУ: Горбаченко Владимир Иванович Тематика: физико-математические науки Вид ресурса: электронное немультимедийное издание Тип ресурса: Статья Целевое назначение: Научное Целевая аудитория: Исследователь 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. Дата издания: 2019 Дата загрузки: 17.11.2019
ИР получен из базы данных "Scopus" автоматически
