2000 г., Том 5, № 3, с.83-109

Изучаются ошибки, возникающие при реализации сетей, а также при шумах и повреждениях. Рассматриваются нейронные сети слоистой структуры, состоящие из слоев стандартных нейронов. Исходя из условия, что вектор выходных сигналов сети должен вычисляться с заданной точностью, определены максимально допустимые погрешности, возможные для сигналов каждого элемента сети. Используются два типа оценок: гарантированные интервальные оценки и среднеквадратические оценки погрешностей. Показано, что оценки допустимых погрешностей можно получить в ходе специального процесса "обратного распространения точности". Он состоит в функционировании сети с той же системой связей, но от выходов к входам и с заменой элементов на двойственные. Эта двойственность принципиально отличается от той, которая используется в классическом методе вычисления градиентов оценки с помощью обратного распространения ошибок (back-propagation of errors).

*68T05 Learning and adaptive systems

92B20 Нейронные сети, искусственная жизнь и связанные с этим темы

*I.2.6 Learning