Кросплатформенная С++ библиотека для обучения многослойного перцептрона
DOI:
https://doi.org/10.15587/2313-8416.2016.69588Ключові слова:
искусственные нейронные сети, обучение, классификация, обратное распространение ошибки, многослойный перцептронАнотація
Разработана кроссплатформенная C++ библиотека, предоставляющая классы для создания многослойного перцептрона и его обучения с учителем методом обратного распространения ошибки, способного классифицировать входящие образцы после предварительного обучения. Протестированы результаты обучения многослойного перцептрона и его способность к классификации на пробной выборке данных
Посилання
Duda, R. O., Hart, P. E., Stork, D. G. (2000). Pattern Classification. New York: Wiley, 272–286.
Haykin, S. O. (2009). Neural Networks and Learning Machines. London; UK: Pearson, 797–798.
Karsoliya, S. (2012). Approximating Number of Hidden layer neurons in Multiple Hidden Layer BPNN Architecture. International Journal of Engineering Trends and Technology, 3 (6), 714–717.
Swain, M. (2012). An Approach for IRIS Plant Classification Using Neural Network. International Journal on Soft Computing, 3 (1), 79–89. doi: 10.5121/ijsc.2012.3107
Linear Classification with SLP. Available at: https://grey.colorado.edu/emergent/index.php/Linear_Classification_with_SLP
Shanker, M. S. (1996). Using Neural Networks To Predict the Onset of Diabetes Mellitus. Journal of Chemical Information and Computer Sciences, 36 (1), 35–41. doi: 10.1021/ci950063e
Using C4.5 to predict Diabetes in Pima Indian Women. Available at: https://datayo.wordpress.com/2015/05/13/using-c4-5/
An incomplete list of C++ compilers. Available at: http://www.stroustrup.com/compilers.html
Neuroph: Smart Java Apps with Neural Networks. Available at: https://dzone.com/articles/understanding-garbage-collection-log
The Java® Virtual Machine Specification. Available at: http://docs.oracle.com/javase/specs/jvms/se7/html/index.html
Documentation. Available at: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/documentation.html
MATLAB Jazyk tehnicheskih vychislenij. Available at: http://www.exponenta.ru/educat/free/matlab/gs.pdf
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2016 Дмитрий Тариельевич Ибадов, Ирина Витальевна Афанасьева
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons CC BY для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
1. Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
2. Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
