Нейрон на основі адаптивного нечіткого перетворення для сучасних моделей штучних нейронних мереж
Зі зростанням об’ємів даних для обробки та з ускладненням задач з обробки даних науковці та спеціалісти з індустрії поступаються складністю та швидкістю моделей штучних нейронних мереж (ШНМ) на користь покращення їх апроксимуючих здатностей. Підвищення складності моделей, зокрема збільшення глибини...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Проблеми керування та інформатики |
|---|---|
| Дата: | 2023 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2023
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211071 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Нейрон на основі адаптивного нечіткого перетворення для сучасних моделей штучних нейронних мереж / Є.В. Бодянський, С.О. Костюк // Проблеми керування та інформатики. — 2023. — № 6. — С. 94-105. — Бібліогр.: 19 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of UkraineБудьте першим, хто залишить коментар!