Оценка прогнозирующих способностей многослойного персептрона с различными функциями активации и алгоритмами обучения

Андронов Ю. В.; Мельников В. Н.; Стрекалов А. В.

База данных: Каталог библиотеки СФУ (А 661)

Библиографическое описание: Андронов, Ю. В. Оценка прогнозирующих способностей многослойного персептрона с различными функциями активации и алгоритмами обучения / Ю. В. Андронов, В. Н. Мельников, А. В. Стрекалов. - (Геологическое моделирование). - Текст : непосредственный // Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений. - 2015. - № 9. - С. 18-20 : рис., табл. - Библиогр.: с. 20. - ISSN 0234-1581.

Аннотация: Нейронная сеть является эффективным методом решения широкого круга прикладных задач, в том числе задач регрессии, в которых целью является определение какой-либо величины по имеющимся значениям входных (влияющих) переменных. Для того чтобы получить высокоточную нейросетевую модель, необходим качественный анализ обучающих данных, определение оптимального типа и архитектуры сети, контроль обучения и проверка его результатов. В данной статье приводятся результаты эксперимента по определению оптимальной функции активации слоев нейронной сети персептронного типа и алгоритма ее обучения.

Год издания: 2015

Авторы: Андронов Ю. В. , Мельников В. Н. , Стрекалов А. В.

Источник: Геология, геофизика и разработка нефтяных и газовых месторождений

Выпуск: № 9

Номера страниц: 18-20

Количество экземпляров:

Абонемент научной литературы (пр. Свободный, 79, Б1-14): свободно 1 из 1 экземпляров

Показать дополнительные сведения

Комплексная нейронная сеть

Кузнецов В. П.
2023 год

Результаты промышленного тиражирования технологий кислотных обработок с применением отклоняющих…

Черепанов С. С. и др.
2019 год

Исследования физико-химических свойств технологических жидкостей для моделирования кислотной…

Лутфуллин А. А. и др.
2022 год

Перспективы прогнозирования эффективности гтм на основе нейросетевого моделирования

Пчельников И. В. и др.
2016 год

Моделирование механического устройства очистки скважин от асфальтосмолопарафиновых отложений на…

Краснов А. Н. и др.
2025 год

Анализ методов изучения фильтрационно-емкостных свойств в горизонтальных скважинах для оценки…

Маннанов И. И. и др.
2016 год

Исследования повышения приемистости нагнетательных скважин самоотклоняющимися кислотными…

Андреев К. В.
2020 год

О применении алгоритма Alpha Zero для оптимизации размещения нерегулярной сетки добывающих скважин

Майоров К. Н. и др.
2021 год

Комплексный подход к созданию технологии обработки призабойной зоны нагнетательных скважин и…

Давлетшина Л. Ф. и др.
2020 год

Лабораторные исследования самоотклоняющихся составов для комплексных кислотных обработок скважин…

Казанцев А. С.
2020 год

Применение методов машинного обучения для решения задачи автоматической рубрикации статей по УДК

Романов А. Ю. и др.
2017 год

Кислотные обработки призабойной зоны пласта с применением бесполимерного отклонителя

Чикин А. Е. и др.
2016 год

Создание симулятора для моделирования и расчета оптимального дизайна обработки призабойной зоны…

Щербаков Г. Ю. и др.
2021 год

Проведение ОПЗ при высокой скорости закачки агентов

Натаров А. Л. и др.
2015 год

Нейросетевой алгоритм уточнения векторных топографических карт по данным дистанционного…

Акинин М. В.
2014 год

Применение методов Data Mining для повышения эффективности проведения перфорационных работ при…

Радевич Юлия Евгеньевна и др.
2019 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Оценка прогнозирующих способностей многослойного персептрона с различными функциями активации и алгоритмами обучения
статья из журнала

Похожие публикации