Многослойные искусственные нейронные сети с функцией активации типа s-парабола и их приложения

Выполнен анализ современных работ в области построения быстродействующих нейронов и нейронных сетей. Приведен алгоритм настройки многослойной нейронной сети прямого распространения с функцией активации типа s-парабола. Рассмотрены примеры применения s-параболы в составе искусственных нейронных сетей для решения задач распознавания и прогнозирования временных рядов. Дано сравнение качества решений, полученных предложенным подходом, с решениями на основе нейронных сетей с традиционным сигмоидом. Показано наличие преимущества s-параболы по скорости обучения и последующего решения прикладной задачи.

An analysis of modern work in the field of building fast-acting neurons and neural networks was carried out. The algorithm for setting up a multilayer neural network of direct propagation with the activation function of the type "s-parabola" is presented. The setting was carried out based on the method of reverse error propagation, adapted for the specified new function. Examples of using s-parabola in artificial neural networks for solving problems of time series recognition and prediction are considered. Recognition was carried out on the example of typical domestic aircraft, where the objects overall dimensions and the invariant moments of their profiles were used as signs. To predict the time series, the readings of one of the small spacecraft sensors were applied. The solutions quality obtained by the proposed approach was compared with solutions based on neural networks with a traditional "sigmoid". The s-parabola advantage in terms of learning speed and subsequent solution of the applied problem is shown.