Naslov
Postupci izgradbe perceptronskih neuronskih mreža
(Growing Technique of Perceptron Neural Networks)

Autori
Stojančević, Anja

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad

Fakultet
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Mjesto
Zagreb

Datum
27.09

Godina
2001

Stranica
78

Mentor
Perić, Nedjeljko

Ključne riječi
neuronske mreže; algoritam učenja; LM algoritam; regularizacija; optimalna dimenzija mreže; kaskadna korelacija; PPL; Hermitovi polinomi i funkcije
(neural networks; learning algorithm; regularisation; choice of optimal dimension of the network; cascade correlation; PPL (projection pursuit learning); Hermite polynomials and functions)

Sažetak
Predstavljene su PPLN i CCLN neuronske mreže. To su mreže sa izgradbenim postupkom učenja neuronske mreže. CCLN mreža koristi konstantne aktivacijske funkcije (sigmoidalne), maksimalnu korelaciju za učenje težina unutrašnjeg sloja i LM algoritam za podešavanje parametara. PPLN mreža ima aktivacijske funkcije koje se uče (Hermitove funkcije) i LS kriterij za učenje svih težina. Realizirana je CCLN mreža sa promjenjivim aktivacijskim funkcijama (Hermitovim funkcijama). Osim učenja težinskih koeficijenata neurona, uče se i koeficijenti aktivacijskih funkcija.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Elektrotehnika

POVEZANOST RADA