Article thumbnail

Нечеткий классификатор глубокого обучения

By V. M. Sineglazov and R. S. Koniushenko

Abstract

В даній роботі розглянуто рішення проблеми класифікаці. Показано, що нейронні мережі мають важливі переваги поряд з іншими методами, такими як: класифікація з використанням методу найближчого сусіда, класифікація за допомогою векторів підтримки, класифікація з використанням дерев рішень, тощо. Рішення може бути розширено за допомогою глибокого підходу до навчання, що передбачає використання додаткової нейронної мережі (глибокі мережі) для вирішення задачі попереднього навчання. Запропонована нова тофологія складається з: нечітких класифікаторів Такагі-Сугено-Канга і нейронної мережі обмеженої машини Больцмана. Незважаючи на те, що ця топологія була запропонована раніше, в цій статті було проведено достатньо досліджень, які дозволили створити алгоритм навчання. Наведено приклад використання запропонованого алгоритму.It is considered a classification problem solution based on analysys of represented review. It’s shown that the neural networks have important advantages beside other methods, such as: classification using the nearest neighbor method, support vector classification, classification using decision trees, etc. Amount of artificial neural networks exists futher networks have the simplest structure, but the precision of the solution can be increased with help of deep learning approach, which is supposes the use of additional neural network for the solution of pretraining tasks(deep believe networks). It’s proposed new tophology which consist of: Takagi-Sugeno-Kang fuzzy classifier and Limited Boltzmann Machine neural network. Despite on this thopology was proposed early in this article it’s carried out enough researches that permited to specify the learning algorithm. An example of proposed algorithm implantation is represented.Рассмотрено решение проблемы классификации на основе анализа представленного обзора. Показано, что нейронные сети обладают важными преимуществами по сравнению с другими методами, такими как: классификация с использованием метода ближайшего соседа, классификация векторов поддержки, классификация с использованием деревьев решений и т. д. Существует множество искусственных нейронных сетей, которые имеют простейшую структуру, но точность  решения может быть увеличена с помощью подхода глубокого обучения, который предполагает использование дополнительной нейронной сети для решения задач предварительной подготовки (сети глубокого обучения). Предложена новая топология, которая состоит из: нечеткого классификатора Такаги–Сугено–Канга и нейронной сети ограниченной машины Больцмана. Несмотря на то, что эта топология была предложена в этой статье, было проведено достаточно исследований, которые позволили создать новый алгоритм обучения. Приведен пример использования предложенного алгоритма

Topics: Нейронна мережа; нечітка нейронна мережа; глибоке навчання, УДК 004.85(045), Neural network; fuzzy neural network; deep learning, UDC 004.85(045), Нейронная сеть; нечеткая нейронная сеть; глубокое обучение, УДК 004.85(045)
Publisher: 'National Aviation University'
Year: 2019
DOI identifier: 10.18372/1990-5548.60.13813
OAI identifier: oai:ojs.jrnl.nau.edu.ua:article/13813
Download PDF:
Sorry, we are unable to provide the full text but you may find it at the following location(s):
  • http://jrnl.nau.edu.ua/index.p... (external link)

  • To submit an update or takedown request for this paper, please submit an Update/Correction/Removal Request.

    Suggested articles