Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/32004
Назва: Forming evolutionary design of neural networks with different nodes
Автори: Volna, Eva
Ключові слова: Neuroevolution
multilayer feedforward network
pattern recognition problem
alphabet coding problem
Дата публікації: 2009
Видавництво: ТНЕУ
Бібліографічний опис: Volna, Е. Forming evolutionary design of neural networks with different nodes [Text] / Eva Volna // Computing = Комп’ютинг. - 2009. - Vol. 8, is. 1. - P. 16-23.
Короткий огляд (реферат): Evolution in artificial neural networks (e.g. neuroevolution) searches through the space of behaviours for a network that performs well at a given task. Here is presented a neuroevolution system evolving populations of neurons that are combined to form the fully connected multilayer feedforward neural network with fixed architecture. In this article, the transfer function has been shown to be an important part of architecture of the artificial neural network and have significant impact on an artificial neural network’s performance. In order to test the efficiency of described method, we applied it to the pattern recognition problem and to the alphabet coding problem.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://dspace.tneu.edu.ua/handle/316497/32004
Розташовується у зібраннях:Комп'ютинг 2009 рік. Том 8. Випуск 1

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Volna.pdf226.03 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.