Отмечено, что в стандартных приложениях нейронных сетей (НС) рассматривается, как правило, обработка незашумленной исходной информации, на основе которой формируются обучающие выборки для сети. Этот подход связан с некоторыми практическими трудностями, так как данные чаще всего поступают в систему уже зашумленными, что приводит к невозможности решения задачи обучения сетей классическими методами. Возможный выход - использование синергетических сетей, которые обобщают понятие однородной сети. Важным критерием практического применения НС является способность к генерализации, являющейся до настоящего момента крайне плохо формализованным свойством. Предложен способ улучшения эффективности обучения на выборках из многомерных данных, на основе редукции данных с помощью разложения Карунена-Лоэва. Этот подход позволяет построить синергетическую модель процесса обучения и обеспечить его устойчивость.

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"