Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Kolbusz, Janusz" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Efficient training of RBF Neural Networks
Skuteczne szkolenie w zakresie sieci neuronowych radialnych funkcji bazowych (RBF)
Autorzy:
Różycki, Paweł
Kolbusz, Janusz
Bartczak, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/439791.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Akademia Finansów i Biznesu Vistula
Tematy:
error correction
ErrCor
RBF networks
training algorithms
korekta błędów
sieci RBF
algorytmy szkolenia
Opis:
RBF networks seem to be an interesting and efficient alternative for traditional sigmoid-based neural networks. More sophisticated activation function makes a network more powerful but requires developing of new training methods. The paper presents a new more efficient training algorithm based on the second-order constructive ErrCor algorithm. The effectiveness of the proposed approach has been confirmed by several experiments with both approximation and classification problems.
Sieci radialnych funkcji bazowych (RBF) wydają się ciekawą i skuteczną alternatywą dla tradycyjnych sieci neuronowych opartych na sigmoidach. Bardziej zaawansowana funkcja aktywująca czyni sieć potężniejszą, ale wymaga opracowania nowych metod szkolenia. Artykuł przedstawia nowy, bardziej skuteczny algorytm szkolenia oparty na konstruktywnym algorytmie drugiego rzędu ErrCor. Skuteczność proponowanego podejścia została potwierdzona przez kilka eksperymentów zarówno z problemami aproksymacyjnymi, jak i klasyfikacyjnymi.
Źródło:
Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula; 2018, 2(56); 257-268
2084-4689
Pojawia się w:
Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Study of the Influence of Architecture on Effectiveness of Deep Neural Networks Training
Badania wpływu architektury na skuteczność uczenia głębokich sieci neuronowych
Autorzy:
Kolbusz, Janusz
Różycki, Paweł
Bartczak, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/509270.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Akademia Finansów i Biznesu Vistula
Tematy:
deep learning
ANN architectures
Bridged MLP
NBN
uczenie głębokie
architektury sztucznych sieci neuronowych
Opis:
Paper presents impact of the neural network architecture on the training effectiveness and training time. Selected network architectures and training algorithm are described. Presented experimental results of research confirming the significant influence of architecture on the success of network training.
W artykule przedstawiono wpływ architektury sieci neuronowej na skuteczność i czas uczenia sieci. Opisano wybrane architektury sieci, algorytm uczenia oraz zaprezentowano wyniki badań potwierdzających znaczący wpływ architektury na sukces uczenia sieci.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula; 2018, 59(2) Informatyka; 60-71
2353-2688
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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