Гибридні МГУА-мережі глибокого навчання — аналіз, оптимізация та застосування для прогнозування у фінансовій сфері

• Дата: 2022
• Автори: Zaychenko, Yuriy, Zaychenko, Helen, Hamidov, Galib
• Формат: Стаття
• Мова: English
• Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2022
• Теми: гібридні мережі глибокого навчання; самоорганізація; оптимізація параметрів і структури; прогнозування; гибридные сети глубокого обучения; самоорганизация; оптимизация параметров и структуры; прогнозирование; hybrid deep learning networks; self-organization; parameters and structure optimization; forecasting
• Онлайн доступ: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/259162
• Назва журналу: System research and information technologies

In this paper, the new class of deep learning (DL) neural networks is considered and investigated — so-called hybrid DL networks based on self-organization method Group Method of Data Handling (GDMH). The application of GMDH enables not only to train neural weights, but also to construct the network...