Return to search

Neuroninių tinklų architektūros parinkimas / Selection of the neural network architecture

Darbe aprašytas modelis, naudojant aktyvacijos funkcijas su Gauso branduoliais. Vienu atveju buvo paimtos aktyvacijos funkcijos, maksimizuojančios Shannon entropija, kitu – maksimizuojančios Renyi entropiją. Manoma, kad tokio tipo funkcijos turėtų geriau tikti prognozavimui. / In this thesis a novel technique is used to construct sparse generalized Gaussian Kernel regression model- so called neural network. Kernel which maximize Renyi entropy is used too. Experimental results obtained using these models are promising.

Identiferoai:union.ndltd.org:LABT_ETD/oai:elaba.lt:LT-eLABa-0001:E.02~2006~D_20081203_184401-63341
Date04 March 2009
CreatorsVerbel, Irina
ContributorsVaitkus, Pranas, Vilnius University
PublisherLithuanian Academic Libraries Network (LABT), Vilnius University
Source SetsLithuanian ETD submission system
LanguageLithuanian
Detected LanguageUnknown
TypeMaster thesis
Formatapplication/pdf
Sourcehttp://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2006~D_20081203_184401-63341
RightsUnrestricted

Page generated in 0.0019 seconds