Mapa autoorganizado adaptativo utilizando control óptimo
Autores: Alkawaz, Ali Najem; Kanesan, Jeevan; Badruddin, Irfan Anjum; Kamangar, Sarfaraz; Hussien, Mohamed; Ali Baig, Maughal Ahmed; Ahammad, N. Ameer
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Mapa autoorganizado adaptativo utilizando control óptimo
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Mapa autoorganizado
Red neuronal artificial
Problema de control óptimo
Error de cuantización media
Ecuación de Hamilton
Tasa de aprendizaje
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
El mapa autoorganizado (SOM), que es un tipo de red neuronal artificial (ANN), se formuló como un problema de control óptimo. Su función objetivo es minimizar el error de cuantización promedio, y la ecuación de estado es la ecuación de actualización de pesos de SOM. Basándose en la función objetivo y las ecuaciones de estado, se formó la ecuación de Hamilton basada en el principio del mínimo de Pontryagin (PMP).
Descripción
El mapa autoorganizado (SOM), que es un tipo de red neuronal artificial (ANN), se formuló como un problema de control óptimo. Su función objetivo es minimizar el error de cuantización promedio, y la ecuación de estado es la ecuación de actualización de pesos de SOM. Basándose en la función objetivo y las ecuaciones de estado, se formó la ecuación de Hamilton basada en el principio del mínimo de Pontryagin (PMP).