1. SCSIT
  2. All Volumes and Issues
  3. Volume 732, 2012
  4. Backpropagation algorithm for complex neural networks

Backpropagation algorithm for complex neural networks

SCSIT.
2012;
Volume 732
: pp. 3 - 7
Authors: 

V. Kotsovsky1, F. Geche1, A. Batyuk2, A. Mitsa1

1Uzhgorod National University
2Lviv Polytechnic National University

Розглянуто комплексні штучні нейронні мережі, функції активації яких є комп- лексними аналогами раціональної сигмоїди. Наведено алгоритм навчання цих мереж, заснований на методі зворотного поширення похибки.

Neural networks with complex weights and continuously differentiable activation function have been studied in the paper. Learning algorithm based on the backpropagation method for rational sigmoid function has been given in the paper.

artificial neuron
artificial neural networks
complex neural networks
learning algorithms
backpropagation
  1. Rumelhart, D.E. Learning internal representations by error propagation / D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, R. J. Williams // Parallel distributed processing, vol. 1, Cambridge, MA: MIT Press, 1986. p 318-362.
  2. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика / Ф. Уоссерман – М.: Мир, 1992. – 240 c.
  3. Haykin, S. Neural networks, a comprehensive foundation / S. Haykin. – N.Y.: MacMillan College Publishing Company, 1994. – 1104 c.
  4. Горбань, А. Н, Нейронные сети на персональном ком- пьютере / А. Н. Горбань, Д.А. Россиев. – Новосибирск: Наука, 1996. – 225 c.
  5. Anthony, M. Discrete Mathematics of Neural Networks / M. Anthony. – Philadelphia: SIAM, 2001. – 132 c.