Систематическая составляющая ошибки прогнозирования качества обучения искусственных нейронных сетей.

«НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ»: РАЗРАБОТКА, ПРИМЕНЕНИЕ, №7, 2005

Систематическая составляющая ошибки прогнозирования качества обучения искусственных нейронных сетей.

Рассмотрены алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей, позволяющие одновременно с обучением предсказывать качество работы обученной нейронной сети. Показано, что получаемые при обучении прогнозы имеют завышающую систематическую погрешность. Корректировка этой составляющей погрешности снижает ошибку предсказания до двух раз. Глухов Д.Н., Иванов А.И., Капитуров Н.В.

 

Июль 01st, 2005

Рассмотрены алгоритмы обучения искусственных нейронных сетей, позволяющие одновременно с обучением предсказывать качество работы обученной нейронной сети. Показано, что получаемые при обучении прогнозы имеют завышающую систематическую погрешность. Корректировка этой составляющей погрешности снижает ошибку предсказания до двух раз.

Глухов Д.Н., Иванов А.И., Капитуров Н.В.

There are no responses so far.
Leave your response

You must be logged in to post a comment.