Исследование стохастических градиентных методов оптимизации алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей
Проанализированы стохастические градиентные методы оптимизации обучения искусственных нейронных сетей. Значительное внимание уделено методу SAG (стохастического среднего градиента). Проаналізовано стохастичні градієнтні методи оптимізації навчання штучних нейронних мереж. Значна увага приділена мето...
Saved in:
| Published in: | Комп’ютерні засоби, мережі та системи |
|---|---|
| Date: | 2017 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2017
|
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/131514 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Исследование стохастических градиентных методов оптимизации алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей / Т.А. Самолюк // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2017. — № 16. — С. 97-105. — Бібліогр.: 14 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Summary: | Проанализированы стохастические градиентные методы оптимизации обучения искусственных нейронных сетей. Значительное внимание уделено методу SAG (стохастического среднего градиента).
Проаналізовано стохастичні градієнтні методи оптимізації навчання штучних нейронних мереж. Значна увага приділена методу SAG (стохастичного середнього градієнта).
Stochastic gradient methods for optimizing the learning of artificial neural networks are analyzed. Considerable attention is paid to the SAG (stochastic mean gradient method).
|
|---|---|
| ISSN: | 1817-9908 |