Recurrent Neural Networks for Non-linear System Identification

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26210%2F99%3A00000034" target="_blank" >RIV/00216305:26210/99:00000034 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Recurrent Neural Networks for Non-linear System Identification
Popis výsledku v původním jazyce
The contribution shows Elman neural network used for non-linear system identification. A simple example of non-linear dynamic system is used to test the performance of networks with different number of hidden units. Results shows that higher number of hidden neurons surprisingly degrades the performance of the network both in training and generalisation abilities.
Název v anglickém jazyce
Recurrent Neural Networks for Non-linear System Identification
Popis výsledku anglicky
The contribution shows Elman neural network used for non-linear system identification. A simple example of non-linear dynamic system is used to test the performance of networks with different number of hidden units. Results shows that higher number of hidden neurons surprisingly degrades the performance of the network both in training and generalisation abilities.

Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—

Projekt
<a href="/cs/project/VS96122" target="_blank" >VS96122: Laboratoř pro výzkum a vývoj mechanotronických systémů</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění
1999
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Podobné výsledky(10)