Реализация алгоритма обратного распространения ошибки с использованием дополнительного сигнала

Abstract

Предложен оригинальный способ обучения искусственных нейронных сетей, базирующийся на модификации алгоритма обратного распространения ошибки с использованием дополнительного сигнала. Результаты практического применения нейронных сетей, обучаемых с применением описанного алгоритма, при решении таких задач показывают, что проблемы сходимости связаны прежде всего с недостаточностью функциональных возможностей их структуры для покрытия области решения целевой функции. Делая минимальные добавления в структуру и проводя тот же самый анализ в результате можно найти оптимальную структуру нейронной сети.