Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62727| Назва: | Покоординатний спуск для налаштування параметрів нейрокомп’ютерних систем розпізнавання образів |
| Автори: | Сіренко, Микола |
| Ключові слова: | метод дослідження алгоритм модель |
| Дата публікації: | 2023 |
| Видавництво: | Національний авіаційний університет |
| Бібліографічний опис: | Сіренко М.А. Покоординатний спуск для налаштування параметрів нейрокомп’ютерних систем розпізнавання образів / М.А. Сіренко // Комп’ютерні системи та мережні технології : ХІІІ Міжнар. науково-практ. конф. - Національний авіаційний університет. – Київ, 2023. – С. 144–145. |
| Короткий огляд (реферат): | Сучасні інформаційні технології важко уявити без використання нейрокомп’ютерних систем, проте ефективність їх роботи, значно залежить від правильного налаштування параметрів нейронної мережі [1]. У зв'язку з цим, дослідження безградієнтних методів оптимізації, зокрема поєднання алгоритму покоординатного спуску та елементів методу золотого перетину для налаштування параметрів нейрокомп’ютерних систем розпізнавання образів є на сьогодні важливим напрямком дослідження, що може покращити ефективність їх використання у системах з обмеженими ресурсами. Для обґрунтування наукових результатів проведеного дослідження було використано метод моделювання, який включав розробку програмної моделі для перевірки адекватності функціонування створеного алгоритму. |
| Опис: | ВИКОРИСТАНІ ДЖЕРЕЛА 1. Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton. Deep learning. Nature, 521, 436– 444, 2015. 2. L. Bottou, F. E. Curtis, and J. Nocedal. Optimization methods for large-scale machine learning. arXiv:1606.04838v3, 2018. 3. G. Taylor, R. Burmeister, Z. Xu, B. Singh, A. Patel, and T. Goldstein. Training neural networks without gradients: A scalable admm approach. arXiv:1605.02026v1, 2016. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/62727 |
| Розташовується у зібраннях: | Міжнародна науково-практична конференція «Комп’ютерні системи та мережні технології» (CSNT-2021) |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Сіренко М.А..pdf | 115.8 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.