Preview

Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника

Расширенный поиск

Влияние флуктуаций весового вектора на характеристики нейронной сети с настройкой по критерию наименьшего среднего квадрата ошибки

Полный текст:

Аннотация

Представлены результаты статистического анализа искусственных нейронных сетей (ИНС), настраивающихся по LMS-алгоритму с квадратичным ограничением, при учете флуктуаций весового вектора. Получены выражения для корреляционной функции выходного сигнала искусственных нейронов различных слоев сети. Показано, что флуктуации весового вектора приводят к искажениям статистических характеристик ИНС, причем искажения, вносимые флуктуациями, увеличиваются по мере увеличения номера слоя сети.

Об авторе

С. В. Зимина
Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского
Россия


Список литературы

1. Haykin S. Neural networks: A comprehensive foundation. 2nd ed. / пер. с англ. под ред. В. В. Шахгильдяна. Upper saddle river: Prentice-Hall, 1999. 874 с.

2. Галушкин А. И. Теория нейронных сетей. М.: ИПРЖР, 2000. 416 с.

3. Зимина С. В. Статистические характеристики искусственной нейронной сети с дискретным градиентным алгоритмом настройки с учетом флуктуаций весовых коэффициентов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2006. № 10. С. 9-15.

4. Зимина С. В. Влияние флуктуаций весовых коэффициентов на статистические характеристики искусственной нейронной сети с алгоритмом рекуррентного обращения выборочной оценки корреляционной матрицы входных сигналов // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2007. № 5. С. 3-7.

5. Литвинов О. С., Зимина С. В. Статистический анализ флуктуаций весовых коэффициентов искусственной нейронной сети, настраивающейся по алгоритму Хэбба // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2009. № 3. С. 33-43.

6. Орешкин Б. Н., Бакулев П. А. Алгоритм LMS с квадратичным ограничением // Антенны. 2007. № 9. C. 29-34.

7. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1989. 440 с.

8. Пупков К. А., Капалин В. И., Ющенко А. С. Функциональные ряды в теории нелинейных систем. М.: Наука, 1976. 448 с.

9. Зимина С. В. Флуктуации весового вектора в адаптивных антенных решетках // Антенны. 2004. № 6. С. 27-35.

10. Зимина С. В. Флуктуации весового вектора в адаптивных антенных решетках с нелинейной функцией в цепи обратной связи, настраивающихся по алгоритму рекуррентного обращения выборочной оценки корреляционной матрицы входных сигналов // Изв. вузов. Радиофизика. 2006. Т. 49, № 2. С. 164-173.

11. Игнатенко С. В., Мальцев А. А. Статистические характеристики адаптивных антенных решеток при обработке дискретных сигналов с коррелированными отсчетами // Изв. вузов. Радиофизика. 1994. Т. 37, № 12. C. 1532-1545.

12. Мальцев А. А., Зимина С. В. Влияние флуктуаций весового вектора на статистические характеристики адаптивной антенной решетки с быстрым рекуррентным алгоритмом настройки // Изв. вузов. Радиофизика. 2002. Т. 45, № 8. С. 708-721.

13. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. 382 с.


Для цитирования:


Зимина С.В. Влияние флуктуаций весового вектора на характеристики нейронной сети с настройкой по критерию наименьшего среднего квадрата ошибки. Известия высших учебных заведений России. Радиоэлектроника. 2015;(2):26-32.

For citation:


Zimina S.V. Correlative characteristics of the neural network with LMS-algorithm tuning with square constraint with weight vector jitter. Journal of the Russian Universities. Radioelectronics. 2015;(2):26-32. (In Russ.)

Просмотров: 22


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1993-8985 (Print)
ISSN 2658-4794 (Online)