@misc{Krawczak_Maciej._Autor_XV_2005,
 author={Krawczak, Maciej. Autor},
 copyright={Creative Commons Attribution BY 4.0 license},
 journal={Książka = Book},
 address={Warszawa},
 howpublished={online},
 year={2005},
 publisher={Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk},
 publisher={Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences},
 language={pol},
 abstract={Uczenie wielowarstwowych sieci neuronowych może być rozważane jako szczególne zagadnienie sterowania optymalnego. Specyficzna struktura wielowarstwowych sieci neuronowych pozwala na zastosowanie metodologii programowania dynamicznego. Rozważono także wpływ wielkości parametru λ - określającego nachylenie funkcji sigmoidalnych. Dla małych wartości tego parametru - bliskich zeru - model neuronu jest „prawie liniowy" i proces uczenia może być rozwiązany stosując metody optymalizacji dla problemów liniowo-kwadratowych. Następnie zgodnie z metodą kontynuacji parametr λ zostaje stopniowo zwiększany aż osiągnie wartość równą jedności.},
 type={Text},
 title={XV Krajowa Konferencja Automatyki : Warszawa, 27-30 czerwca 2005. t. 3 * Sztuczna inteligencja * Uczenie sieci neuronowych jako zadanie wieloetapowego sterowania optymalnego},
}