Переваги та недоліки навчання багатошарової нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму
The advantages and disadvantages of learning a multilayer neural network using genetic algorithm are studied. Investigation was conducted on the basis of the developed software, which allows to detect indications of diseases by analyzing photographs of human organs` tissues. The Java programming lan...
Gespeichert in:
| Datum: | 2022 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | Ковальчук, М.Л., Уштан, П.І., Ушенко, Ю.О., Солтис, І.В. |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Vinnytsia National Technical University
2022
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/610 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Optoelectronic Information-Power Technologies |
Institution
Optoelectronic Information-Power TechnologiesÄhnliche Einträge
Багатофакторний конвергенційно-націлений оператор для генетичного алгоритму
von: Shadura, Oksana, et al.
Veröffentlicht: (2017)
von: Shadura, Oksana, et al.
Veröffentlicht: (2017)
Реалізація згорткової нейронної мережі з використанням Tensorflow платформ машинного навчання
von: Томка, Ю.Я., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Томка, Ю.Я., et al.
Veröffentlicht: (2023)
КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕЛЕКТРОПОСТАЧАЛЬНОЇ КОМПАНІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ГЛИБИННОГО НАВЧАННЯ
von: Черненко, П.О., et al.
Veröffentlicht: (2018)
von: Черненко, П.О., et al.
Veröffentlicht: (2018)
Покращення генетичного алгоритму на основі дисконту штрафу за порушення обмежень рейсу для морської доставки вантажів
von: Romanuke, Vadim, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Romanuke, Vadim, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Оцінка класифікації зображень для перенесення навчання у згорткових нейронних мережах
von: Мамута, М. С., et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Мамута, М. С., et al.
Veröffentlicht: (2023)
Модифікація алгоритму навчання К2 для задачі адаптації байєсівської нейронної мережі
von: Katerynych, S. A.
Veröffentlicht: (2019)
von: Katerynych, S. A.
Veröffentlicht: (2019)
ОПТИМАЛЬНА РЕКОНФІГУРАЦІЯ РОЗПОДІЛЬНОЇ ЕЛЕКТРИЧНОЇ МЕРЕЖІ
von: Циганенко, Б.В.
Veröffentlicht: (2016)
von: Циганенко, Б.В.
Veröffentlicht: (2016)
ОПТИМАЛЬНА РЕКОНФІГУРАЦІЯ РОЗПОДІЛЬНОЇ ЕЛЕКТРИЧНОЇ МЕРЕЖІ
von: Циганенко, Б.В.
Veröffentlicht: (2016)
von: Циганенко, Б.В.
Veröffentlicht: (2016)
Модель рекурентної нейронної мережі для генерації музики
von: Комарський, О.С., et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Комарський, О.С., et al.
Veröffentlicht: (2022)
Особливості підготовки набору даних та навчання нейронної мережі для розпізнавання об’єктів: Fìz.-mat. model. ìnf. tehnol. 2021, 32:146-151
von: Kyrychuk, Dmytro, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Kyrychuk, Dmytro, et al.
Veröffentlicht: (2021)
РІВНОМІРНЕ РОЗПОДІЛЕННЯ НАВАНТАЖЕНЬ У МЕРЕЖІ 0,38/0,22 кВ З ВИКОРИСТАННЯМ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ
von: Мірошник , О.О., et al.
Veröffentlicht: (2013)
von: Мірошник , О.О., et al.
Veröffentlicht: (2013)
РІВНОМІРНЕ РОЗПОДІЛЕННЯ НАВАНТАЖЕНЬ У МЕРЕЖІ 0,38/0,22 кВ З ВИКОРИСТАННЯМ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ
von: Мірошник , О.О., et al.
Veröffentlicht: (2013)
von: Мірошник , О.О., et al.
Veröffentlicht: (2013)
Огляд методів машинного навчання для класифікації великих обсягів супутникових даних
von: Lavreniuk, Mykola, et al.
Veröffentlicht: (2018)
von: Lavreniuk, Mykola, et al.
Veröffentlicht: (2018)
Класифікація електрокардіограм як динамічного процесу на основі спайкінгової нейронної мережі
von: Милосердов, Д.А., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Милосердов, Д.А., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Аспекти бюджетування: переваги та недоліки, успіхи та помилки
von: Міньковська, М.В., et al.
Veröffentlicht: (2008)
von: Міньковська, М.В., et al.
Veröffentlicht: (2008)
Метод обліку витрат «стандарт-кост»: переваги та недоліки
von: Манакіна, В., et al.
Veröffentlicht: (2009)
von: Манакіна, В., et al.
Veröffentlicht: (2009)
Фінансове планування на підприємствах України: недоліки та переваги
von: Клименко, О.В.
Veröffentlicht: (2012)
von: Клименко, О.В.
Veröffentlicht: (2012)
Переваги та недоліки висвітлення теми Голодомору зарубіжними дослідниками
von: Стасюк, О.
Veröffentlicht: (2018)
von: Стасюк, О.
Veröffentlicht: (2018)
Топологічна оптимізація симетричного клейового з’єднання внапуск
von: Kurennov, Sergey
Veröffentlicht: (2022)
von: Kurennov, Sergey
Veröffentlicht: (2022)
Застосування кривих Безьє для опису форми конструкції при оптимізації клейового з’єднання
von: Kurennov, Sergey, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Kurennov, Sergey, et al.
Veröffentlicht: (2023)
ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНІ ДОСЛІДЖЕННЯ СИСТЕМИ МЕДИЧНОГО ДІАГНОСТУВАННЯ ПАЦІЄНТІВ ЗА АНАЛІЗОМ КРОВІ НА ОСНОВІ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ КОХОНЕНА
von: Колесницький, О. К., et al.
Veröffentlicht: (2014)
von: Колесницький, О. К., et al.
Veröffentlicht: (2014)
ПРИНЦИПИ ПОБУДОВИ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ СИСТЕМИ АВТОМАТИЗОВАНОГО ДІАГНОСТУВАННЯ І ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ ДЕФЕКТІВ ГІДРОАГРЕГАТІВ
von: Кухарчук, В. В., et al.
Veröffentlicht: (2013)
von: Кухарчук, В. В., et al.
Veröffentlicht: (2013)
ПЛАНУВАННЯ ВУЗЬКОПОЛОСНОЇ PLC МЕРЕЖІ ДЛЯ СМАРТ ГРІД
von: Ямненко , Ю.С., et al.
Veröffentlicht: (2012)
von: Ямненко , Ю.С., et al.
Veröffentlicht: (2012)
ПЛАНУВАННЯ ВУЗЬКОПОЛОСНОЇ PLC МЕРЕЖІ ДЛЯ СМАРТ ГРІД
von: Ямненко , Ю.С., et al.
Veröffentlicht: (2012)
von: Ямненко , Ю.С., et al.
Veröffentlicht: (2012)
Програмна модель генетичного оптимізатора ваг штучної нейронної мережі в LabVIEW
von: Жеребко, В.А.
Veröffentlicht: (2013)
von: Жеребко, В.А.
Veröffentlicht: (2013)
Експоненціальна оцінка для рекурентної нейронної мережі з дискретним запізненням
von: Martsenyuk, V. P., et al.
Veröffentlicht: (2019)
von: Martsenyuk, V. P., et al.
Veröffentlicht: (2019)
Переваги та недоліки наслідків рефінансування в управлінні дебіторською заборгованістю
von: Кохась, О.
Veröffentlicht: (2008)
von: Кохась, О.
Veröffentlicht: (2008)
Агентно-орієнтовані моделі обчислювальної економіки: особливості, переваги і недоліки
von: Омельянчик, Д.А.
Veröffentlicht: (2015)
von: Омельянчик, Д.А.
Veröffentlicht: (2015)
Іноземний капітал у банківській сфері України: переваги та недоліки
von: Мальчик, М., et al.
Veröffentlicht: (2009)
von: Мальчик, М., et al.
Veröffentlicht: (2009)
Розпізнавання нетипових ситуацій на дорозі за допомогою згорткової нейронної мережі
von: Колесницький, Олег Костянтинович, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Колесницький, Олег Костянтинович, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Особливості застосування генетичного алгоритму балансування навантаження в мережі
von: Погорілий, С.Д., et al.
Veröffentlicht: (2012)
von: Погорілий, С.Д., et al.
Veröffentlicht: (2012)
Особливості застосування генетичного алгоритму балансування навантаження в мережі
von: Pogorilyy, S.D., et al.
Veröffentlicht: (2015)
von: Pogorilyy, S.D., et al.
Veröffentlicht: (2015)
Підвищення точності нейромережевого прогнозування валютного курсу методами еволюційного моделювання
von: Fedin, Serhii
Veröffentlicht: (2024)
von: Fedin, Serhii
Veröffentlicht: (2024)
КЕРУВАННЯ РОЗГОРТАННЯМ СТРИЖНЕВИХ КОНСТРУКЦІЙ, ЩО ТРАНСФОРМУЮТЬСЯ, З ВИКОРИСТАННЯМ НАВЧАННЯ З ПІДКРІПЛЕННЯМ
von: KHOROSHYLOV, S. V., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: KHOROSHYLOV, S. V., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Математичне моделювання оптимального оброблення даних у розподілених інформаційних системах
von: Tsegelyk, G. G., et al.
Veröffentlicht: (2018)
von: Tsegelyk, G. G., et al.
Veröffentlicht: (2018)
Ідентифікація типів захворювання легень за допомогою згорткової нейронної мережі й архітектури VGG-16
von: Bukhori, Saiful, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Bukhori, Saiful, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Прогнозування механізмів токсичної дії фенолів за допомогою ймовірнісної нейронної мережі в поєднанні з тестом Краскела–Уолліса
von: Pushkarova, Yaroslava, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pushkarova, Yaroslava, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Побудова семантичної моделі зображення з використанням машинного навчання на базі згорткових нейронних мереж
von: Андон, П.І., et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Андон, П.І., et al.
Veröffentlicht: (2020)
Балансування ефективності та точності: поступове навчання як ключ до обробки великих даних
von: Талах, М.В., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Талах, М.В., et al.
Veröffentlicht: (2024)
ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З ВРАХУВАННЯМ ЗМІНИ СТРУКТУРИ СПОЖИВАННЯ ПРОТЯГОМ РОКУ
von: Черненко, П.О., et al.
Veröffentlicht: (2017)
von: Черненко, П.О., et al.
Veröffentlicht: (2017)
Ähnliche Einträge
-
Багатофакторний конвергенційно-націлений оператор для генетичного алгоритму
von: Shadura, Oksana, et al.
Veröffentlicht: (2017) -
Реалізація згорткової нейронної мережі з використанням Tensorflow платформ машинного навчання
von: Томка, Ю.Я., et al.
Veröffentlicht: (2023) -
КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ЕЛЕКТРИЧНОГО НАВАНТАЖЕННЯ ЕЛЕКТРОПОСТАЧАЛЬНОЇ КОМПАНІЇ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ГЛИБИННОГО НАВЧАННЯ
von: Черненко, П.О., et al.
Veröffentlicht: (2018) -
Покращення генетичного алгоритму на основі дисконту штрафу за порушення обмежень рейсу для морської доставки вантажів
von: Romanuke, Vadim, et al.
Veröffentlicht: (2023) -
Оцінка класифікації зображень для перенесення навчання у згорткових нейронних мережах
von: Мамута, М. С., et al.
Veröffentlicht: (2023)