МЕТОДЫ И ПРОБЛЕМЫ ОБУЧЕНИЯ МНОГОСЛОЙНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ, ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ХАРАКТЕРИСТИК ПРОЕКТИРУЕМЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМВажным этапом в процессе создания нейронной сети является её обучение, так как успешность этого этапа определяет качество работы сети при её использовании. В настоящее время существуют разные парадигмы обучения, которые реализованы в множестве алгоритмов. В статье рассмотрены подходы к обучению нейронных сетей, обоснован выбор парадигмы обучения для нейронной сети, применяемой при определении качественных характеристик проектируемых информационных систем.
нейронные сети, обучение нейронной сети, обучающее множество, алгоритм обратного распространения ошибки