Оценка качества обучающих множества для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потер

Дана экспериментальная оценка качества обучающих множеств, сформированных из данных различных типов для нейронных сетей по критериям повторяемости и противоречивости. Сформулированы рекомендации по выбору параметров обучающего множества для нейросетевой модели в задачах сжатия данных без потерь....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2008
Hauptverfasser: Иваськив, Ю.Л., Лещинский, О.Л., Левченко, В.В.
Format: Artikel
Sprache:Russisch
Veröffentlicht: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2008
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/745
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Оценка качества обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь / Иваськив Ю.Л., Лещинский О.Л., Левченко В.В. // Математические машины и системы. – 2008. – № 1. – С. 91 – 97.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862735141321834496
author Иваськив, Ю.Л.
Лещинский, О.Л.
Левченко, В.В.
author_facet Иваськив, Ю.Л.
Лещинский, О.Л.
Левченко, В.В.
citation_txt Оценка качества обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь / Иваськив Ю.Л., Лещинский О.Л., Левченко В.В. // Математические машины и системы. – 2008. – № 1. – С. 91 – 97.
collection DSpace DC
description Дана экспериментальная оценка качества обучающих множеств, сформированных из данных различных типов для нейронных сетей по критериям повторяемости и противоречивости. Сформулированы рекомендации по выбору параметров обучающего множества для нейросетевой модели в задачах сжатия данных без потерь. Табл.: 1. Ил.: 3. Библиогр.: 10 назв. Дано експериментальну оцінку якості навчальних множин, сформованих з даних різних типів для нейронних мереж за критеріями повторюваності та cуперечності. Сформульовані рекомендації з вибору параметрів навчальної множини для нейромережевої моделі в задачах стиснення даних без втрат. Табл.: 1. Іл.: 3. Бібліогр.: 10 назв. The experimental estimation of quality of the training sets, which are generated of data of various types for neural networks, by criteria of repeatability and discrepancy is given. Recommendations at the choice of parameters of training set for neural models in problems of lossless data compression are formulated. Tabl.: 1. Figs.: 3. Refs.: 10 titles.
first_indexed 2025-12-07T19:47:03Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-745
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1028-9763
language Russian
last_indexed 2025-12-07T19:47:03Z
publishDate 2008
publisher Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
record_format dspace
spelling Иваськив, Ю.Л.
Лещинский, О.Л.
Левченко, В.В.
2008-06-25T10:44:47Z
2008-06-25T10:44:47Z
2008
Оценка качества обучающих множеств для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потерь / Иваськив Ю.Л., Лещинский О.Л., Левченко В.В. // Математические машины и системы. – 2008. – № 1. – С. 91 – 97.
1028-9763
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/745
004.032.26
Дана экспериментальная оценка качества обучающих множеств, сформированных из данных различных типов для нейронных сетей по критериям повторяемости и противоречивости. Сформулированы рекомендации по выбору параметров обучающего множества для нейросетевой модели в задачах сжатия данных без потерь. Табл.: 1. Ил.: 3. Библиогр.: 10 назв.
Дано експериментальну оцінку якості навчальних множин, сформованих з даних різних типів для нейронних мереж за критеріями повторюваності та cуперечності. Сформульовані рекомендації з вибору параметрів навчальної множини для нейромережевої моделі в задачах стиснення даних без втрат. Табл.: 1. Іл.: 3. Бібліогр.: 10 назв.
The experimental estimation of quality of the training sets, which are generated of data of various types for neural networks, by criteria of repeatability and discrepancy is given. Recommendations at the choice of parameters of training set for neural models in problems of lossless data compression are formulated. Tabl.: 1. Figs.: 3. Refs.: 10 titles.
ru
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
Обчислювальні системи
Оценка качества обучающих множества для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потер
Оцінка якості навчальних множин для нейронних мереж в задачах стиснення даних без втрат
Estimation of quality of training sets for neural nets in problems of lossless data compression
Article
published earlier
spellingShingle Оценка качества обучающих множества для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потер
Иваськив, Ю.Л.
Лещинский, О.Л.
Левченко, В.В.
Обчислювальні системи
title Оценка качества обучающих множества для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потер
title_alt Оцінка якості навчальних множин для нейронних мереж в задачах стиснення даних без втрат
Estimation of quality of training sets for neural nets in problems of lossless data compression
title_full Оценка качества обучающих множества для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потер
title_fullStr Оценка качества обучающих множества для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потер
title_full_unstemmed Оценка качества обучающих множества для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потер
title_short Оценка качества обучающих множества для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потер
title_sort оценка качества обучающих множества для нейронных сетей в задачах сжатия данных без потер
topic Обчислювальні системи
topic_facet Обчислювальні системи
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/745
work_keys_str_mv AT ivasʹkivûl ocenkakačestvaobučaûŝihmnožestvadlâneironnyhseteivzadačahsžatiâdannyhbezpoter
AT leŝinskiiol ocenkakačestvaobučaûŝihmnožestvadlâneironnyhseteivzadačahsžatiâdannyhbezpoter
AT levčenkovv ocenkakačestvaobučaûŝihmnožestvadlâneironnyhseteivzadačahsžatiâdannyhbezpoter
AT ivasʹkivûl ocínkaâkostínavčalʹnihmnožindlâneironnihmerežvzadačahstisnennâdanihbezvtrat
AT leŝinskiiol ocínkaâkostínavčalʹnihmnožindlâneironnihmerežvzadačahstisnennâdanihbezvtrat
AT levčenkovv ocínkaâkostínavčalʹnihmnožindlâneironnihmerežvzadačahstisnennâdanihbezvtrat
AT ivasʹkivûl estimationofqualityoftrainingsetsforneuralnetsinproblemsoflosslessdatacompression
AT leŝinskiiol estimationofqualityoftrainingsetsforneuralnetsinproblemsoflosslessdatacompression
AT levčenkovv estimationofqualityoftrainingsetsforneuralnetsinproblemsoflosslessdatacompression