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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Comparative Analysis of Residual Minimization and Artificial Neural Networks as Methods of Solving Inverse Problems: Test on Model Data

verfasst von : Igor Isaev, Sergey Dolenko

Erschienen in: Biologically Inspired Cognitive Architectures (BICA) for Young Scientists

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This study compares perceptron type neural network and residual minimization for solving inverse problems, at the example of a model inverse problem. Stability of both methods against noise in data was investigated. The conclusion about limited applicability of residual as a criterion of the solution quality has been made.

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Metadaten
Titel
Comparative Analysis of Residual Minimization and Artificial Neural Networks as Methods of Solving Inverse Problems: Test on Model Data
verfasst von
Igor Isaev
Sergey Dolenko
Copyright-Jahr
2016
Buch
Biologically Inspired Cognitive Architectures (BICA) for Young Scientists

Print ISBN: 978-3-319-32553-8

Electronic ISBN: 978-3-319-32554-5

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-32554-5_37