title: Developing modified algorithms of training for neural network of adaptive resonance theory
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ращенко Юлия Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Rashchenko Yuliya
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: кандидат физико-математических наук В.А. Козынченко
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Physics and Mathematics  V.A. Kozynchenko
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:13:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:13:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 012879
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4396
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной научно-исследовательской работе рассматривается искусственная нейронная сеть адаптивной резонансной теории, предназначенная для решения задачи распознавания образов. Интерес к этой нейронной сети обусловлен наличием у нее таких преимуществ как адаптивность и решение дилеммы стабильности-пластичности. Исследуется негативный эффект деградации и размножения классов, возникающий при функционировании данной нейросети. Для решения этой проблемы предлагается два модифицированных алгоритма обучения. В работе также описывается сравнительное тестирование классической и модифицированных нейронных сетей на различных выборках изображений, с разными параметрами. Качество нейросетей оценивается по таким критериям как эффективность типа true-positive, скорость распознавания и количество  выделенных категорий для хранения образов. Проводится анализ результатов тестирования, на основе него выявляются преимущества и недостатки рассматриваемых моделей, и оценивается качество решения поставленной задачи.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This research paper considers an artificial neural network of the adaptive resonance theory, designed to solve the problem of pattern recognition. This neural network is interesting because of its advantages such as adaptability and decision the stability-plasticity dilemma. We study the negative effects of degradation and duplication of classes occurring during the neural network functioning. To solve this problem, two modified learning algorithms are proposed. The paper also describes comparative testing of the classical and modified neural networks using various sets of input images and different parameters. The quality of neural networks is evaluated on criterias such as the efficiency of the type true-positive, speed of recognition and number of allocated categories for storing images. Test results are analyzed, based on it the advantages and disadvantages of the models are revealed and the quality of solving of assigned task is evaluated.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: искусственная нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: адаптивная резонансная теория
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: АРТ-1
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм обучения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: распознавание образов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: artificial neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: adaptive resonance theory
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ART-1
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: learning algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: pattern recognition
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Developing modified algorithms of training for neural network of adaptive resonance theory
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка модифицированных алгоритмов обучения для нейронной сети адаптивной резонансной теории
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: st012879.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4396/1/st012879.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 713,92 kB
resources.filename: reviewSV_otzyv_Rashhenko_YU.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4396/2/reviewSV_otzyv_Rashhenko_YU.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 88,71 kB
resources.filename: reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4396/3/reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,58 kB
resources.filename: reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4396/8/reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,71 kB