Полное описание
Разработка алгоритмов машинного обучения для определения параметров модели мемристора / Е. С. Шамин, Д. А. Жевненко, Ф. П. Мещанинов [и др.]. - DOI 10.22184/1993-8578.2020.13.5s.866.868. - Текст : непосредственный // Наноиндустрия = Nanoindustry : научно-технический журнал. - Москва : ТЕХНОСФЕРА, 2020. - Т. 13 (102) , спецвып. 5s (2020) , Ч. 3 . - С. 866-868. - Библиогр. в конце ст.
Рубрики: Машинное обучение
Кл.слова (ненормированные): машинное обучение -- модель мемристора -- вольт-амперная характеристика -- экстракция параметров
Аннотация: Данная работа посвящена разработке алгоритмов предсказания параметров модели мемристора по контуру его вольт-амперной характеристики с помощью машинного обучения. Приводится описание алгоритма поиска признаков контуров вольт-амперных характеристик, а также их взаимосвязей с параметрами модели мемристора.
Доп. точки доступа: Шамин, Евгений Сергеевич
Жевненко, Дмитрий Алексеевич
Мещанинов, Федор Павлович
Кожевников, Владислав Сергеевич
Горнев, Евгений Сергеевич
Экз-ры полностью 73997ed3795c71b8b597c6b49fdf6980 Нет сведений об экземплярах Держатели документа: Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -350077-727938)
Шифр в сводном ЭК: 9f9732c09433705798a33404f8e7b046
Механика жидкости и газа. - Журнал, 2002г. № 2. - Текст : непосредственный. Зарубежное военное обозрение. - Журнал, 2002г. № 4. - Текст : непосредственный. Красников, Геннадий Яковлевич. Общая теория технологий и микроэлектроника / Г. Я. Красников, Е. С. Горнев, И. В. Матюшкин, 2020. - 433 с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Разработка алгоритмов машинного обучения для определения параметров модели мемристора / Е. С. Шамин, Д. А. Жевненко, Ф. П. Мещанинов [и др.]. - Текст : непосредственный // Наноиндустрия : научно-технический журнал. - Москва : ТЕХНОСФЕРА, 2020. - Т. 13 (102) спецвып. 5s (2020), Ч. 3. - с. 866-868 Поиск начального приближения для задачи экстракции параметров модели мемристора с помощью методов машинного обучения / Е. С. Шамин, Д. А. Жевненко, Ф. П. Мещанинов [и др.]. - Текст : непосредственный // Материалы электронной техники : журнал / Национальный исследовательский технологический университет "МИСиС" (Москва). - Москва : МИСиС, 2021. - Т 24 N 2.- С.97-101 Шамин, Евгений Сергеевич. Оптимизация в задачах моделирования, связанных с формированием фотолитографического изображения : специальность: 2.2.2 Электронная компонентная база микро- и наноэлектроники, квантовых устройств: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук / Шамин Евгений Сергеевич, 2024. - 22 с. - Текст : непосредственный. Кожевников, Владислав Сергеевич. Циклы и ациклические подграфы в биномиальных случайных графах : специальность: 1.1.5. Математическая логика, алгебра, теория чисел и дискретная математика: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук / Кожевников Владислав Сергеевич, 2024. - 21 с. - Текст : непосредственный. Бокарев, Валерий Павлович. Модель координационного плавления кристалла : учебное пособие / В. П. Бокарев, Е. С. Горнев, 2025. - 57 с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Abe S. Support vector machines for pattern classification / S. Abe, 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Искусственный интеллект. Применения в CIM. Гл.11.Управляющие экспертные системы. Базы данных и базы знаний в УЭС. - 32 c. - Текст : непосредственный. Advances in machine learning / SpringerLink (Online service), 2009 r=on-line. - Текст : электронный. ACM Transactions on Computational Logic / Association for computing machinery (New York, NY), Association for computing machinery (New York, NY). - Журнал выходит с 2000г. r=on-line. - Текст : непосредственный. Maher M.L. Motivated reinforcement learning / M. L. Maher, K. Merrick, 2009 r=on-line Федотов В.Х. Стратегия конструирования интеллектуальных информационных систем / В. Х. Федотов, Н. В. Новожилова, 2008. - 487 с. - Текст : непосредственный. Emmert-Streib F. Information theory and statistical learning / F. Emmert-Streib, M. Dehmer, 2009 r=on-line. - Текст : электронный. Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H. H. Ehrenburg, H. A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный. Machine learning for multimodal interaction / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Adaptive agents and multi-agent systems II / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Learning theory / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Николенко С.И. Самообучающиеся системы / С. И. Николенко, А. Л. Тулупьев, 2009. - 287 с. - Текст : непосредственный. Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Показать все результаты Abe S. Support vector machines for pattern classification / S. Abe, 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Studies in computational intelligence / ed. J. Kacprzyk. Vol. 421 : Supervised learning with complex-valued neural networks / S. Suresh, N. Sundararajan, R. Savitha, 2013. - XXI, 168 p. - Текст : непосредственный. Emmert-Streib F. Information theory and statistical learning / F. Emmert-Streib, M. Dehmer, 2009 r=on-line. - Текст : электронный. Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H. H. Ehrenburg, H. A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный. Adaptive agents and multi-agent systems II / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Николенко С.И. Самообучающиеся системы / С. И. Николенко, А. Л. Тулупьев, 2009. - 287 с. - Текст : непосредственный. Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Вьюгин В.В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования / В. В. Вьюгин, 2018. - 383 с. - Текст : непосредственный. Вандер Плас Д. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение / Д. Вандер Плас, 2019. - 572, [1] с. - Текст : непосредственный. Шакла Н. Машинное обучение & TensorFlow / Н. Шакла при участии К. Фрикласа; [перевод с английского А. И. Демьяникова], 2019. - 331 с. - Текст : непосредственный. Бенгфорт Б. Прикладной анализ текстовых данных на Python : машинное обучение и создание приложений обработки естественного языка / Б. Бенгфорт, Р. Билбро, Т. Охеда; [перевел с английского А. Киселев], 2019. - 363, [1] с. - Текст : непосредственный. Родзин С.И. Биоэвристики: теория, алгоритмы и приложения : монография / С. И. Родзин, Ю. А. Скобцов, С. А. Эль-Хатиб, 2019. - 221 с. - Текст : непосредственный. Бхарат Рамсундар.TensorFlow для глубокого обучения : [от линейной регрессии до обучения с максимизацией подкрепления: для разработчиков систем машинного обучения] / Бхарат Рамсундар, Реза Босаг Заде; [перевод с английского А. Логунова], 2019. - 253 с. - Текст : непосредственный. Шумский С.А. Машинный интеллект : очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта / С. А. Шумский, 2019. - 239 с. - Текст : непосредственный. Методы машинного обучения : учебно-методическое пособие для обучающихся направления 09.04.02 Информационные системы и технологии очной и заочной форм обучения / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования "Донской государственный технический университет" в г. Шахты Ростовской области (ИСОиП (филиал) ДГТУ в г. Шахты), 2019. - 52 с. - Текст : непосредственный. Равичандиран С. Глубокое обучение с подкреплением на Python : OpenAI Gym и TensorFlow для профи / С. Равичандиран; [перевел с английского Е. Матвеев], 2020. - 314 с. - Текст : непосредственный. Показать все результаты Bellifemine F. Developing multi-agent systems with JADE / F. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood, 2007 r=on-line. - Текст : электронный. Abe S. Support vector machines for pattern classification / S. Abe, 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Evolution and learning in multiagent systems : материалы временных коллективов / Ed. S. Sen, 1998. - 141 p. - Текст : непосредственный. Advances in machine learning / SpringerLink (Online service), 2009 r=on-line. - Текст : электронный. Chli M. Convergence and knowledge processing in multi-agent systems / M. Chli, P. Wilde, 2009 r=on-line Multi-agent programming / SpringerLink (Online service), 2009 r=on-line Maher M.L. Motivated reinforcement learning / M. L. Maher, K. Merrick, 2009 r=on-line Emmert-Streib F. Information theory and statistical learning / F. Emmert-Streib, M. Dehmer, 2009 r=on-line. - Текст : электронный. Ehrenburg H.H. A finite automation learning system using genetic programming / H. H. Ehrenburg, H. A.N.van Maanen, 1994. - 38 p. - Текст : непосредственный. Machine learning for multimodal interaction / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Argumentation in multi-agent systems / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Programming multi-agent systems / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Environments for multi-agent systems / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Software engineering for multi-agent systems III / R. Choren, 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Agent communication / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Adaptive agents and multi-agent systems II / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Multi-agent and multi-agent-based simulation / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Intelligent agents and multi-agent systems / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Agent-oriented information systems II / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Autonomous intelligent systems: agents and data mining / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный. Показать все результаты Наноиндустрия : научно-технический журнал. Т. 13(102)спецвып. 5s(2020) . XIX Отраслевая научно-техническая конференция радиоэлектронной промышленности. Международный форум «Микроэлектроника - 2020». 6-я Международная научная конференция "Электронная компонентная база и микроэлектронные модули", сборник тезисов, Республика Крым, г. Ялта, 28 сентября - 03 октября 2020 г., / главный редактор: А. Сауров, 2020. - 902 с. - Текст : непосредственный. Разработка алгоритмов машинного обучения для определения параметров модели мемристора / Е. С. Шамин, Д. А. Жевненко, Ф. П. Мещанинов [и др.]. - Текст : непосредственный // Наноиндустрия : научно-технический журнал. - Москва : ТЕХНОСФЕРА, 2020. - Т. 13 (102) спецвып. 5s (2020), Ч. 3. - с. 866-868 Наноиндустрия : научно-технический журнал. Т. 13(102)спецвып. 5s(2020) . XIX Отраслевая научно-техническая конференция радиоэлектронной промышленности. Международный форум «Микроэлектроника - 2020». 6-я Международная научная конференция "Электронная компонентная база и микроэлектронные модули", сборник тезисов, Республика Крым, г. Ялта, 28 сентября - 03 октября 2020 г., / главный редактор: А. Сауров, 2020. - 902 с. - Текст : непосредственный. Андреева, Наталья Владимировна. Мультимодальные нейроморфные модули на основе многоуровневой мемристорной логики / Н. В. Андреева, В. В. Лучинин, Е. А. Рындин. - Текст : непосредственный // Наноиндустрия : научно-технический журнал. - Москва : ТЕХНОСФЕРА, 2020. - Т. 13 (102) спецвып. 5s (2020), Ч. 3. - с. 678-686 Моделирование и аппаратное тестирование процессов обработки сигналов в комбинированном мемристорно-диодном кроссбаре, являющемся основой биоморфного нейропроцессора / А. Д. Писарев, А. Н. Бусыгин, А. Н. Бобылев [и др.]. - Текст : непосредственный // Наноиндустрия : научно-технический журнал. - Москва : ТЕХНОСФЕРА, 2020. - Т. 13 (102) спецвып. 5s (2020), Ч. 3. - с. 724-732 Ракитин, Владимир Васильевич. Безреактивные мемристорные генераторы как схемотехнические решения искусственных нейронных элементов / В. В. Ракитин, С. Г. Русаков. - Текст : непосредственный // Наноиндустрия : научно-технический журнал. - Москва : ТЕХНОСФЕРА, 2020. - Т. 13 (102) спецвып. 5s (2020), Ч. 3. - с. 752-757 Морозова, Мария Александровна. Трехслойные мультиферроидные структуры для реализации логических операций в нейроморфных сетях / М. А. Морозова, О. В. Матвеев. - Текст : непосредственный // Наноиндустрия / В. В. Ракитин, С. Г. Русаков. - Москва : ТЕХНОСФЕРА, 2020. - Т. 13 (102) спецвып. 5s (2020), Ч. 3. - с. 766-768 Мошкарова, Лилия Айратовна. Методы извлечения акустических признаков в задаче распознавания речи рекуррентными нейронными сетями с долгой краткосрочной памятью / Л. А. Мошкарова, О. А. Тельминов. - Текст : непосредственный // Наноиндустрия : научно-технический журнал. - Москва : ТЕХНОСФЕРА, 2020. - Т. 13 (102) спецвып. 5s (2020), Ч. 3. - с. 838-841 Фастовец, Дмитрий Владиславович. Анализ квантовых измерений на основе методов машинного обучения / Д. В. Фастовец, Ю. И. Богданов, В. Ф. Лукичев. - Текст : непосредственный // Наноиндустрия : научно-технический журнал. - Москва : ТЕХНОСФЕРА, 2020. - Т. 13 (102) спецвып. 5s (2020), Ч. 3. - с. 794-797 Разработка алгоритмов машинного обучения для определения параметров модели мемристора / Е. С. Шамин, Д. А. Жевненко, Ф. П. Мещанинов [и др.]. - Текст : непосредственный // Наноиндустрия : научно-технический журнал. - Москва : ТЕХНОСФЕРА, 2020. - Т. 13 (102) спецвып. 5s (2020), Ч. 3. - с. 866-868 Заказать
Заказ фрагмента документа ₽
Приложение
для Android
