Полное описание

Д11-22/2323
004.03/К 238
Карлов, Дмитрий Николаевич. Оптимизация методов обучения в архитектурах искусственных нейронных сетей / Д. Н. Карлов, В. Н. Зуева, Д. А. Трухан ; Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Кубанский государственный технологический университет. - Краснодар : КубГТУ, 2022. - 191 с. : ил. - Библиогр.: с. 149-160 (146 назв.). - 500 экз. - ISBN 978-5-8333-1121-9 : 200 р. - Текст (визуальный) : непосредственный.

ГРНТИ	УДК
28.23.37	004.032.26-048.34

Рубрики:
Нейронные сети -- Оптимизация

Кл.слова (ненормированные): нейро-нечеткие системы -- генетические алгоритмы -- глубокие нейронные сети -- нейросетевые модели прогнозирования -- возобновляемые источники энергии -- производительность -- нейросетевые методы прогнозирования -- электрические нагрузки -- многослойный персептрон -- прогнозирование динамики финансового рынка -- система поддержки принятия решений -- финансовая аналитика -- скоростной метод обучения
Аннотация: Освещены вопросы разработки и оптимизации методов обучения искусственных нейронных сетей. Рассмотрены вопросы оптимизации глубоких методов обучения, скоростных алгоритмов обучения многослойного персептрона, построения нейро-нечеткого критика. Приведены примеры практического применения нейросетевых оптимизированных моделей прогнозирования.
Доп. точки доступа:
Зуева, Виктория Николаевна
Трухан, Дмитрий Александрович
Кубанский государственный технологический университет (Краснодар)

Имеются экземпляры в отделах: всего 2 : ХРЦ (2)
Свободны: ХРЦ (2)
Обложка

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽