Издательство: "International Conference on Applied and Engineering Mathematics"

Название:Improving algorithms for learning of radial basis functions networks for approximation problems and solving partial differential equations
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 learning of radial basis functions networks for solving approximation problems and partial differential equations is considered. Realizations of the accelerated gradient of Nesterov and Levenberg-Marquardt were proposed for learning networks, which made it possible to significantly reduce the training time.
Дата издания:2019
Дата загрузки:18.11.2019
ИР получен из базы данных "Scopus" автоматически