The problem of determining an optimal training schedule for locally recurrent neural network
is discussed. Specifically, the proper choice of the most informative measurement
data guaranteeing the reliable prediction of neural network response is considered. Based
on a scalar measure of performance defined on the Fisher information matrix related to
the network parameters, the problem was formulated in terms of optimal experimental
design. Then, its solution can be readily achieved via adaptation of effective numerical
algorithms based on the convex optimization theory. Finally, some illustrative experiments
are provided to verify the presented approach.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00