Полное описание

Семенова, Елена Георгиевна. Алгоритм выявления и устранения гетероскедастичности при экспериментальном исследовании глубоких нейросетей / Е. Г. Семенова, М. С. Смирнова, Я. А. Ивакин. - DOI 10.25728/avtprom.2023.03.07. - Текст : непосредственный // Автоматизация в промышленности : ежемесячный научно-технический и производственный журнал. - 2023. - N 3. - С. 32-36. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1819-5962.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.37	004.032.26

Рубрики:
Искусственный интеллект
Нейронные сети
Статистика

Кл.слова (ненормированные): глубокая нейронная сеть -- вычислительный эксперимент -- оценка качества программных решений
Аннотация: Современный этап развития программной инженерии характеризуется бурным развитием систем искусственного интеллекта на основе технологии глубоких нейросетей. В свою очередь, включение элементов искусственной интеллектуальности ведет к изменению статистических подходов и принципов оценки качества самих нейросетевых, программных решений в ходе вычислительных экспериментов. Это вызвано к жизни фактом непрерывного изменения характеристических свойств обученных нейросетей в процессе их экспериментального использования, наблюдаемой гетероскедастичностью регистрируемых показателей при проведении оценки их качества. Описан алгоритм преодоления указанной специфики оценки качества программных решений на базе глубоких нейросетей для систем искусственного интеллекта
Доп. точки доступа:
Смирнова, Мария Сергеевна
Ивакин, Ян Альбертович


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): -090901-764487)

Шифр в сводном ЭК: 16b379d7d77ac071567002cf43739dcd

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽