1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМАDECC-G ДЛЯ ВЫБОРАСТАРТОВОЙ ТОЧКИОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙСЕТИ В ЗАДАЧАХРЕГРЕССИИ Марченко А.В.2024 год

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА DECC-G ДЛЯ ВЫБОРА СТАРТОВОЙ ТОЧКИ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ЗАДАЧАХ РЕГРЕССИИ
доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Дополнительные ссылки: eLibrary · Источник статьи
База данных: Каталог библиотеки СФУ
Библиографическое описание: ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА DECC-G ДЛЯ ВЫБОРА СТАРТОВОЙ ТОЧКИ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННОЙ СЕТИ В ЗАДАЧАХ РЕГРЕССИИ : доклад, тезисы доклада / А. В. Марченко. - [Б. м. : б. и.], 2024. - Текст : непосредственный // Актуальные проблемы авиации и космонавтики : сборник материалов X Международной научно-практической конференции, посвященной 100-летию академика М.Ф. Решетнева и Дню космонавтики: в 3-х томах / Актуальные проблемы авиации и космонавтики (2024 ; 08.04 - 12.04 ; Красноярск). - Красноярск, 2024. - С. 72-73.
Аннотация: Эта работа предлагает применение алгоритма глобальной оптимизации для поиска стартовой точки обучения нейронной сети. Предложенный гибридный алгоритм позволит повысить эффективность обучения искусственных нейронных сетей.
This work proposes the application of a global optimization algorithm for high-dimensional problems to find the starting point for training a neural network. The proposed hybrid algorithm will improve the efficiency of training artificial neural networks.
Год издания: 2024
Авторы: Марченко А.В.
Издательство: Красноярск
Номера страниц: 72-73
Держатель оригинала документа: Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
Мероприятие: Актуальные проблемы авиации и космонавтики (Красноярск, 2024 ; 08.04 - 12.04)
Количество экземпляров:
Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Похожие публикации

Применениеэволюционныхалгоритмов дляавтоматическогопроектированиярекуррентныхнейронных сетей взадачах регрессии Базин Никита РомановичСеменкин Евгений Станиславович2026 год

Применение эволюционных алгоритмов для автоматического проектирования рекуррентных нейронных…

  • Базин Никита Романович и др.
  • 2026 год
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯКОЛИЧЕСТВА НЕЙРОНОВ ИВЫБОРА ФУНКЦИЙАКТИВАЦИИ НАЭФФЕКТИВНОСТЬНЕЙРОННОЙ СЕТИ Козлов В.Р.Сопов Е.А.2023 год

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ КОЛИЧЕСТВА НЕЙРОНОВ И ВЫБОРА ФУНКЦИЙ АКТИВАЦИИ НА…

  • Козлов В.Р. и др.
  • 2023 год
Сравнениеэффективностиградиентногоалгоритма ADAM и егогибрида с DECC вобучении нейроннойсети Базин Н. Р.Семенкин Е. С.2026 год

Сравнение эффективности градиентного алгоритма ADAM и его гибрида с DECC в обучении нейронной сети

  • Базин Н. Р. и др.
  • 2026 год
Использованиегенетическогоалгоритма для выбораструктурыискусственнойнейронной сети Матюхин Н.Е.Соколов А.А.2021 год

Использование генетического алгоритма для выбора структуры искусственной нейронной сети

  • Матюхин Н.Е. и др.
  • 2021 год
ИСПОЛЬЗОВАНИЕЭВОЛЮЦИОННЫХАЛГОРИТМОВ ДЛЯПОСТРОЕНИЯ НЕЙРОННЫХСЕТЕЙ В ЗАДАЧАХКЛАССИФИКАЦИИ ДАННЫХДИСТАНЦИОННОГО… Русин Д.С.Сафонова Анастасия Николаевна2020 год

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ…

  • Русин Д.С. и др.
  • 2020 год
АЛГОРИТМЫФОРМИРОВАНИЯПРОСТРАНСТВАПРИЗНАКОВ ДЛЯКЛАССИФИКАЦИИ СПОМОЩЬЮ НЕЙРОННОЙСЕТИ Лазовская М. А.Липинский Л. В.2019 год

АЛГОРИТМЫ ФОРМИРОВАНИЯ ПРОСТРАНСТВА ПРИЗНАКОВ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

  • Лазовская М. А. и др.
  • 2019 год
Применениегенетическогоалгоритма для выборагиперпараметровнейронной сети Платонов В. В.Янбарисова Я. Э.2025 год

Применение генетического алгоритма для выбора гиперпараметров нейронной сети

  • Платонов В. В. и др.
  • 2025 год
ОПТИМИЗАЦИЯПАРАМЕТРОВ ФУНКЦИИПОТЕРЬ В НЕЙРОННЫХСЕТЯХ ПРИ ПОМОЩИЭВОЛЮЦИОННЫХАЛГОРИТМОВ1 Морозов Э. В.Становов В. В.2024 год

ОПТИМИЗАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ ФУНКЦИИ ПОТЕРЬ В НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ ПРИ ПОМОЩИ ЭВОЛЮЦИОННЫХ АЛГОРИТМОВ1

  • Морозов Э. В. и др.
  • 2024 год

Показать ещё

ИССЛЕДОВАНИЕЭФФЕКТИВНОСТИГЕНЕТИЧЕСКОГОАЛГОРИТМА ДЛЯ ПОДБОРАПРИЗНАКОВОГОПРОСТРАНСТВА ВЗАДАЧАХ РЕГРЕССИИ Захаров А.С.2025 год

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ДЛЯ ПОДБОРА ПРИЗНАКОВОГО ПРОСТРАНСТВА В…

  • Захаров А.С.
  • 2025 год
ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМАДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙЭВОЛЮЦИИ ДЛЯ ВЫБОРАОПТИМАЛЬНОЙ СТАРТОВОЙТОЧКИ ОБРАТНОГОРАСПРОСТРАНЕНИЯ… Болдырев Д. В.Евсеева С. А.Липинский Л. В.2020 год

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ЭВОЛЮЦИИ ДЛЯ ВЫБОРА ОПТИМАЛЬНОЙ СТАРТОВОЙ ТОЧКИ ОБРАТНОГО…

  • Болдырев Д. В. и др.
  • 2020 год
ВЫБОР ЭФФЕКТИВНОЙКОНФИГУРАЦИИНЕЙРОННОЙ СЕТИ Русин Д. С.2019 год

ВЫБОР ЭФФЕКТИВНОЙ КОНФИГУРАЦИИ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

  • Русин Д. С.
  • 2019 год
СИСТЕМААВТОМАТИЗИРОВАННОГООТБОРА ПРИЗНАКОВ ПРИРЕШЕНИИ ЗАДАЧКЛАССИФИКАЦИИ СПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХСЕТЕЙ Лазовская М. А.Липинский Л. В.2019 год

СИСТЕМА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ОТБОРА ПРИЗНАКОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ…

  • Лазовская М. А. и др.
  • 2019 год
ПРИМЕНЕНИЕ ГРУППОВОЙСЕЛЕКЦИИ В БИНАРНОМГЕНЕТИЧЕСКОМАЛГОРИТМЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙОПТИМИЗАЦИИ Марченко А.В.Щеникова А.А.2024 год

ПРИМЕНЕНИЕ ГРУППОВОЙ СЕЛЕКЦИИ В БИНАРНОМ ГЕНЕТИЧЕСКОМ АЛГОРИТМЕ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ГЛОБАЛЬНОЙ…

  • Марченко А.В. и др.
  • 2024 год
Применение сверточнойнейронной сети иэволюционногоалгоритма дляпрогнозированиярезультатов побочных… Непомнящий О.В.Хантимиров А.Г.Аль-Сагир М.М.И.2024 год

Применение сверточной нейронной сети и эволюционного алгоритма для прогнозирования результатов…

  • Непомнящий О.В. и др.
  • 2024 год
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И АНАЛИЗЭФФЕКТИВНОСТИБИНАРНОГОГЕНЕТИЧЕСКОГОАЛГОРИТМА ГЛОБАЛЬНОЙОПТИМИЗАЦИИ Сопов А.Е.2023 год

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ БИНАРНОГО ГЕНЕТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМА ГЛОБАЛЬНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ

  • Сопов А.Е.
  • 2023 год
ЭФФЕКТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХСЕТЕЙ ДЛЯ ЗАДАЧРАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ Шапошникова Н. В.Ганжа Ю. С.Гордиенко М. В.2020 год

ЭФФЕКТИВНОЕ ОБУЧЕНИЕ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ЗАДАЧ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ

  • Шапошникова Н. В. и др.
  • 2020 год