Publikace detail

Piecewise-Linear Neural Network - Possible Training Algorithms Efficiency Comparison

Autoři: Mariška Martin | Doležel Petr

Rok: 2013

Druh publikace: článek v odborném periodiku

Název zdroje: Sborník vědeckých prací Vysoké školy báňské - technické univerzity Ostrava, Řada strojní

Název nakladatele: Vysoká škola báňská-Technická univerzita Ostrava

Místo vydání: Ostrava

Strana od-do: 119-125

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Po částech lineární neuronová síť - porovnání efektivity trénovačích algoritmů	V článku je představen benchmark několika trénovacích algoritmů pro učení umělé neuronové sítě s po částech lineárními aktivačními funkcemi. V první části článku je představena použitá topologie neuronové sítě a její využití, dále jsou pak popsány možné algoritmy učení a tyto algoritmy jsou pak testovány a porovnány. K testování jsou použita data reálných procesů.	po částech lineární neuronová síť; benchmark; učící algoritmy; řízení procesů
eng	Piecewise-Linear Neural Network - Possible Training Algorithms Efficiency Comparison	In this article, a benchmark of algorithms for training of piecewise-linear artificial neural networks is introduced. At first, motivation of this article is described for a special topology of the neural network is used. This topology can be advantageously used in system control design, but it is difficult problem to train it. In this article, there is described a set of possible training algorithms, these algorithms are tested and evaluated. Benchmarking data are based on real problems.	piecewise-linear neural network; benchmark; machine-learning algorithms; process control

Vyhledávání