СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОТБОРА ПРИЗНАКОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ : доклад, тезисы доклада

Лазовская М. А.; Липинский Л. В.

Дополнительные ссылки: eLibrary · Источник статьи

База данных: Каталог библиотеки СФУ

Библиографическое описание: СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОТБОРА ПРИЗНАКОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ : доклад, тезисы доклада / М. А. Лазовская, Л. В. Липинский. - [Б. м. : б. и.], 2019. - Текст : непосредственный // Актуальные проблемы авиации и космонавтики : Сборник материалов V Международной научно-практической конференции, посвященной Дню космонавтики. В 3-х томах / Под общей редакцией Ю.Ю. Логинова ; Актуальные проблемы авиации и космонавтики (2019 ; 08.04 - 12.04 ; Красноярск). - Красноярск : Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева", 2019. - 2. - С. 51-53. Перевод заглавия: FEATURE SELECTION FOR NEURAL NETWORK CLASSIFICATION

Аннотация: Исследуется влияние количества признаков, используемых при обучении нейросетевой модели, на эффективность и скорость её обучения. При настройке нейронной сети предлагается использовать двухкритериальный эволюционный алгоритмNSGA2 для минимизации количества используемых признаков и максимизации точности классификации.
The article investigates the influence of the number of features used in the training of the neural network model on the efficiency of the neural network model and the speed of its training.It is proposed to use the NSGA2 two-criteria evolutionary algorithm to minimize the number of the used features and to maximize the classification accuracy while training the model

Год издания: 2019

Авторы: Лазовская М. А. , Липинский Л. В.

Издательство: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск

Выпуск: 2

Мероприятие: Актуальные проблемы авиации и космонавтики (Красноярск, 2019 ; 08.04 - 12.04)

Номера страниц: 51-53

Держатель оригинала документа: Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева

Количество экземпляров:

Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Показать дополнительные сведения

АЛГОРИТМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОСТРАНСТВА ПРИЗНАКОВ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Лазовская М. А. и др.
2019 год

ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ УСЛОВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ В ЗАДАЧЕ ОТБОРА ПРИЗНАКОВ

Денисов М. А. и др.
2020 год

ЭФФЕКТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЗАДАЧ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

Шапошникова Н. В. и др.
2020 год

КЛАССИФИКАЦИЯ ПРИЗНАКОВ ТЕСТИРОВАНИЯ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Матвеев П.А. и др.
2025 год

АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ И ГИБРИДНЫЕ ПОДХОДЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПОИСКА АРХИТЕКТУР НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Кравцов К.И. и др.
2025 год

Генетический алгоритм условной оптимизации для проектирования информативных признаков в задачах…

Денисов М. А. и др.
2021 год

ОБ ИССЛЕДОВАНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ СВЁРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ ВИЗУАЛЬНЫХ ДАННЫХ

Гордиенко М. В.
2020 год

ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ ДЛЯ ОТБОРА ПРИЗНАКОВ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ МЕТОДА ЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ

Кузьмич Р.И. и др.
2021 год

АВТОМАТИЗИРОВАННОЕ ФОРМИРОВАНИЕ ПРИЗНАКОВОГО ПРОСТРАНСТВА В НЕЙРОСЕТЕВОМ МОДЕЛИРОВАНИИ

Мальцева О. А. и др.
2019 год

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ДЛЯ ОТБОРА НАИБОЛЕЕ ВАЖНЫХ ПРИЗНАКОВ ПРИ КЛАССИФИКАЦИИ

Кузьмич Р.И.
2021 год

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ПРОРЕЖИВАНИЯ ПРИ ПОСТРОЕНИИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧАХ…

Русин Д. С. и др.
2020 год

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ

Коренюгина Л. М.
2024 год

СРАВНЕНИЕ ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОШИБКИ И ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ЭВОЛЮЦИИ ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ МНОГОСЛОЙНОЙ…

Юршин В. Г.
2020 год

Анализ методов отбора признаков для задачи классификации когнитивных состояний и состояний покоя…

Муртазина М.Ш. и др.
2022 год

НАСТРОЙКА СТРУКТУРЫ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С ПОМОЩЬЮ САМОКОНФИГУРИРУЕМОГО МЕТОДА…

Шерстнев П. А. и др.
2022 год

ВВЕДЕНИЕ В ГЛУБИННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Скороход А. В. и др.
2020 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Похожие публикации