New York: Wiley-Interscience, 1996. 587 p. 3. , . . : : « ». . , 1999. 76 . 4. Haykin, S. Neural Networks, Prentice-Hall international (UK) Limited, London, 1994. 696 p. 5. Mills, P. M., Zomaya, A. Y., Moses O. T. Neuro-Adaptive Process Control. A Practical Approach. John Wiley & Sons, 1996. 212 p. 6. Irwin G. W., Warwick K., Hunt K.J., Neural network applications in control. The Institution of Electrical Engineers, 1995. 297p. 1.4 Õppimine, õpiprotsessid, õpialgoritmid Närvivõrgu sobivate parameetrite (konkreetse ülesande jaoks) valiku protsessi nimetatakse närvivõrgu õpetamiseks (või treenimiseks). Valemist (1.9-1.11) selgub, et erinevate kaalukoefitsientide ja nihete väärtustel, samuti ka erinevate aktiveerimisfunktsioonide korral, on võrk võimeline genereerima väga erinevaid sõltuvusseoseid Y(X). Stone-Weierstrassi teoreem (vt. peatükk 2) ütleb, et kahekihiline
New York: Wiley-Interscience, 1996. 587 p. 3. , . . : : « ». . , 1999. 76 . 4. Haykin, S. Neural Networks, Prentice-Hall international (UK) Limited, London, 1994. 696 p. 5. Mills, P. M., Zomaya, A. Y., Moses O. T. Neuro-Adaptive Process Control. A Practical Approach. John Wiley & Sons, 1996. 212 p. 6. Irwin G. W., Warwick K., Hunt K.J., Neural network applications in control. The Institution of Electrical Engineers, 1995. 297p. 1.4 Õppimine, õpiprotsessid, õpialgoritmid Närvivõrgu sobivate parameetrite (konkreetse ülesande jaoks) valiku protsessi nimetatakse närvivõrgu õpetamiseks (või treenimiseks). Valemist (1.9-1.11) selgub, et erinevate kaalukoefitsientide ja nihete väärtustel, samuti ka erinevate aktiveerimisfunktsioonide korral, on võrk võimeline genereerima väga erinevaid sõltuvusseoseid Y(X). Stone-Weierstrassi teoreem (vt. peatükk 2) ütleb, et kahekihiline
annaabi.ee 
