Propozycja algorytmu samouczenia się sieci neuronowych typu GNG ze zmiennym krokiem uczenia - Najman, Krzysztof (Proposition of Self-Learning Algorithm of GNG Neural Network with Changing Learning Step, 2011)
Jednym z kluczowych parametrów procesu samouczenia się sieci neuronowych typu GNG jest szybkość zmiany pozycji w przestrzeni neuronu uczącego się i najbliższego połączonego z nim neuronu. Zależy ona od lokalnego błędu kwantyzacji i stałej nazywanej krokiem uczenia. Stała wartość kroku uczenia w szczególności niepotrzebnie zwalnia proces samouczenia się w początkowej jego fazie. W artykule proponuje się modyfikację algorytmu, wprowadzając zmienny krok uczenia oparty na liniowej funkcji iteracji między kolejnymi fazami wstawiania nowego neuronu do sieci. Przeprowadzone rozważania teoretyczne i eksperymenty symulacyjne potwierdzają zasadność proponowanej zmiany.
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu = Research Papers of Wrocław University of Economics; 2011; Nr 176, s. 282-289
Keywords: samouczące się sieci neuronowe; analiza skupień