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...
Gespeichert in:
| Datum: | 2023 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | Bodyanskiy, Yevgeniy, Kostiuk, Serhii |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/209 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and InformaticsÄhnliche Einträge
-
Адаптивна гібридна функція активації для глибоких нейронних мереж
von: Bodyanskiy, Yevgeniy, et al.
Veröffentlicht: (2022) -
РОЗВ'ЯЗАННЯ ДВОЇСТОЇ ЗАДАЧІ ОПТИМАЛЬНОГО КЕРУВАННЯ НОРМАЛЬНИМИ РЕЖИМАМИ EEC З ЗАСТОСУВАННЯМ НЕЙРО-НЕЧІТКОГО МОДЕЛЮВАННЯ
von: Петрушенко, О.Ю., et al.
Veröffentlicht: (2012) -
Дослідження ефективності штучних нейронних мереж (ШНМ) різних поколінь у задачі прогнозування у фінансовій сфері
von: Bodyanskiy, Yevgeniy, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Цифрова корекція похибки адаптивного вимірювального перетворювача струму в усталених режимах з використанням штучних нейронних мереж
von: Кириленко, О.В., et al.
Veröffentlicht: (2011) -
Організація нечіткого логічного виведення на основі багаторівневого паралелізму
von: Ponomarenko, Roman M.
Veröffentlicht: (2018)