Теоретико-экспериментальный метод векторной оптимизации нейросетевых классификаторов

Розглянуто постановку задачі і процедуру векторної оптимізації архітектури нейромережевого класифікатора. Як цільову функцію запропоновано скалярну згортку критеріїв за нелінійною схемою компромісів. Використано пошукові методи оптимізації з дискретними аргументами. Наведено приклад — нейромережевий...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Кибернетика и системный анализ
Дата:2010
Автори: Воронин, А.Н., Зиатдинов, Ю.К., Антонюк, А.А.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2010
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/45126
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:Теоретико-экспериментальный метод векторной оптимизации нейросетевых классификаторов / А.Н. Воронин, Ю.К. Зиатдинов, А.А. Антонюк // Кибернетика и системный анализ. — 2010. — № 1. — С. 64–69. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-45126
record_format dspace
spelling Воронин, А.Н.
Зиатдинов, Ю.К.
Антонюк, А.А.
2013-06-07T19:20:20Z
2013-06-07T19:20:20Z
2010
Теоретико-экспериментальный метод векторной оптимизации нейросетевых классификаторов / А.Н. Воронин, Ю.К. Зиатдинов, А.А. Антонюк // Кибернетика и системный анализ. — 2010. — № 1. — С. 64–69. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.
0023-1274
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/45126
519.683
Розглянуто постановку задачі і процедуру векторної оптимізації архітектури нейромережевого класифікатора. Як цільову функцію запропоновано скалярну згортку критеріїв за нелінійною схемою компромісів. Використано пошукові методи оптимізації з дискретними аргументами. Наведено приклад — нейромережевий класифікатор текстів.
The statement of the problem and a procedure of vector optimization of a neural-network classifier architecture are considered. The scalar convolution of criteria according to a nonlinear scheme of compromises is proposed in the capacity of the criterion function. Search methods of optimization with discrete arguments are used. An example of a neural-network text classifier is given.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Кибернетика и системный анализ
Системный анализ
Теоретико-экспериментальный метод векторной оптимизации нейросетевых классификаторов
Теоретико-експериментальний метод векторної оптимізації нейромережевих класифікаторів
A theoretic-experimental method of vector optimization of neural-network classifiers
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Теоретико-экспериментальный метод векторной оптимизации нейросетевых классификаторов
spellingShingle Теоретико-экспериментальный метод векторной оптимизации нейросетевых классификаторов
Воронин, А.Н.
Зиатдинов, Ю.К.
Антонюк, А.А.
Системный анализ
title_short Теоретико-экспериментальный метод векторной оптимизации нейросетевых классификаторов
title_full Теоретико-экспериментальный метод векторной оптимизации нейросетевых классификаторов
title_fullStr Теоретико-экспериментальный метод векторной оптимизации нейросетевых классификаторов
title_full_unstemmed Теоретико-экспериментальный метод векторной оптимизации нейросетевых классификаторов
title_sort теоретико-экспериментальный метод векторной оптимизации нейросетевых классификаторов
author Воронин, А.Н.
Зиатдинов, Ю.К.
Антонюк, А.А.
author_facet Воронин, А.Н.
Зиатдинов, Ю.К.
Антонюк, А.А.
topic Системный анализ
topic_facet Системный анализ
publishDate 2010
language Russian
container_title Кибернетика и системный анализ
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Теоретико-експериментальний метод векторної оптимізації нейромережевих класифікаторів
A theoretic-experimental method of vector optimization of neural-network classifiers
description Розглянуто постановку задачі і процедуру векторної оптимізації архітектури нейромережевого класифікатора. Як цільову функцію запропоновано скалярну згортку критеріїв за нелінійною схемою компромісів. Використано пошукові методи оптимізації з дискретними аргументами. Наведено приклад — нейромережевий класифікатор текстів. The statement of the problem and a procedure of vector optimization of a neural-network classifier architecture are considered. The scalar convolution of criteria according to a nonlinear scheme of compromises is proposed in the capacity of the criterion function. Search methods of optimization with discrete arguments are used. An example of a neural-network text classifier is given.
issn 0023-1274
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/45126
citation_txt Теоретико-экспериментальный метод векторной оптимизации нейросетевых классификаторов / А.Н. Воронин, Ю.К. Зиатдинов, А.А. Антонюк // Кибернетика и системный анализ. — 2010. — № 1. — С. 64–69. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT voroninan teoretikoéksperimentalʹnyimetodvektornoioptimizaciineirosetevyhklassifikatorov
AT ziatdinovûk teoretikoéksperimentalʹnyimetodvektornoioptimizaciineirosetevyhklassifikatorov
AT antonûkaa teoretikoéksperimentalʹnyimetodvektornoioptimizaciineirosetevyhklassifikatorov
AT voroninan teoretikoeksperimentalʹniimetodvektornoíoptimízacííneiromereževihklasifíkatorív
AT ziatdinovûk teoretikoeksperimentalʹniimetodvektornoíoptimízacííneiromereževihklasifíkatorív
AT antonûkaa teoretikoeksperimentalʹniimetodvektornoíoptimízacííneiromereževihklasifíkatorív
AT voroninan atheoreticexperimentalmethodofvectoroptimizationofneuralnetworkclassifiers
AT ziatdinovûk atheoreticexperimentalmethodofvectoroptimizationofneuralnetworkclassifiers
AT antonûkaa atheoreticexperimentalmethodofvectoroptimizationofneuralnetworkclassifiers
first_indexed 2025-12-07T15:14:22Z
last_indexed 2025-12-07T15:14:22Z
_version_ 1850862954374758400