COMPETITIVE LEARNING IN NEURAL NETWORKS

2022

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2020.3.3.011
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The article presents the basic concept of competitive learning in neural networks. Provides the main machine learning learning models and applications. The analysis of the advantages and disad-vantages of these models is carried out. The geometric interpretation of competitive learning is presented in terms ofmathematical formulas, as well as the behavior of neurons in this model. Neural systems are described as a powerful tool and driver in the field of modern Internet technologies, in data science and big (meta) data.