PRELIMINARY ANALYSIS OF ENERGY OF FULLERENE ISOMERS BY MEANS OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS : научное издание

Dresvyanskiy D.V.

Дополнительные ссылки: eLibrary

База данных: Каталог библиотеки СФУ

Библиографическое описание: PRELIMINARY ANALYSIS OF ENERGY OF FULLERENE ISOMERS BY MEANS OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS : научное издание / D. V. Dresvyanskiy. - Текст : непосредственный // Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации. - 2019. - № 18. - P. 217-219.

Аннотация: The paper presents a solution to the problem of preliminary analysis of the energies of fullerene isomers using the convolutional neural network. We consider the problem from two sides: as a classification problem and as a regression problem. We trained and tested the convolutional neural network on two different databases with different dimensions. A comparison of the effectiveness of the proposed approaches is presented.
Представлено решение задачи предварительного анализа энергий изомеров фуллеренов с помощью использования сверточной нейронной сети. Поставленная задача рассмотрена с двух сторон: как задача классификации и как задача регрессии. Обучение и тестирование сверточной нейронной сети производилось на двух базах данных с различной размерностью. Представлено сравнение эффективности предложенных подходов.

Год издания: 2019

Авторы: Dresvyanskiy D.V.

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

Источник: Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации

Выпуск: № 18

Номера страниц: 217-219

Держатель оригинала документа: Reshetnev Siberian State University of Science and Technology

Количество экземпляров:

Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Показать дополнительные сведения

RESEARCH ON THE ARCHITECTURE OF A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR IMAGE RECOGNITION

Kutuzova M.O. и др.
2021 год

APPLICATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN THE PROBLEM OF RECOGNITION OF HANDWRITTEN NUMBERS

Krutko D.A.
2022 год

DEVELOPMENT OF AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR CLASSIFICATION OF TEXT BY CATEGORY

Takhtay O. A. и др.
2021 год

Convolutional neural network and deep machine learning for ECG analysis

Nepomnyashchiy O.V. и др.
2024 год

APPLICATION OF NEURAL NETWORKS IN MARKETING

Pozdnyakov M.A. и др.
2019 год

ANALYSIS OF PRODUCT QUALITY IN THE INDUCTION SOLDERING PROCESS USING NEURAL NETWORKS

Shutkina E.V. и др.
2025 год

AUTOMATIC AGE ESTIMATION USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK AND SUPPORT VECTOR MACHINE

Fedotov D.V. и др.
2015 год

APPLICATION OF DEEP LEARNING METHODS FOR AUTOMATIC RECOVERY OF RESERVOIRS IN THE SECTION OF OIL…

Nazarov D.V. и др.
2022 год

COMPARISON BETWEEN Q-LEARNING AND QUANTUM NEURAL NETWORKS ON SIMPLE MACHINE LEARNING TASK

Kalinin D.A.
2022 год

APPLICATION OF KOHONEN NEURAL NETWORKS FOR CLUSTERING DOCUMENT COLLECTIONS IN INFORMATION RETRIEVAL

Andreeva K.A. и др.
2015 год

PROCESSING TELEMETRIC INFORMATHION OF THE SPACECRAFT BY NEURAL NETWORKS ON THE BASIS OF KALMAN…

Lukina А.S. и др.
2017 год

Cooperation of Bio-inspired and Evolutionary Algorithms for Neural Network Design

Akhmedova Shakhnaz A. и др.
2018 год

On Partial Groupoids Associated with the Composition of Multilayer Feedforward Neural Networks

Litavrin Andrey V. и др.
2024 год

On Some Commutative and Idempotent Finite Groupoids Associated with Subnets of Multilayer…

Litavrin Andrey V. и др.
2025 год

COMPARISON OF MACHINE LEARNING TECHNIQUES FOR HANDWRITTEN DIGIT RECOGNITION

Plotnikov D. (V.) и др.
2017 год

ТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ПОДОЗРИТЕЛЬНЫХ БАНКОВСКИХ ОПЕРАЦИЙ

Зиненко А.В. и др.
2025 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

PRELIMINARY ANALYSIS OF ENERGY OF FULLERENE ISOMERS BY MEANS OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS : научное издание
статья из журнала

Похожие публикации