|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРИЗАЦИИ К ФОРМИРОВАНИЮ ПРЕДСТАВИТЕЛЬСКОЙ ВЫБОРКИ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ МНОГОСЛОЙНОГО ПЕРСЕПТРОНАстатья
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
- Авторы: Пастухов А.А., Прокофьев А.А.
- Журнал: Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Физико-математические науки
- Том: 10
- Номер: 2
- Год издания: 2017
- Издательство: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого"
- Местоположение издательства: Санкт-Петербург
- Первая страница: 58
- Последняя страница: 68
- DOI: 10.18721/JPM.10206
- Аннотация: Рассмотрен вопрос эффективного формирования представительской выборки для обучения нейронной сети многослойный персептрон. Предложен подход, основанный на применении кластеризации, позволяющий увеличить энтропию обучающего множества. Рассмотрены различные алгоритмы кластеризации для формирования педставительской выборки. На базе алгоритмов проведена кластеризация факторных пространств различной размерности и сформированы представительские выборки. Синтезирована и обучена нейронная сеть многослойный персептрон на множествах, сформированных с использованием и без использования кластеризации. Проведен сравнительный анализ эффективности алгоритмов кластеризации применительно к задаче формирования представительской выборки.
- Добавил в систему: Прокофьев Александр Александрович