Buchumschlag

Synthesis of optimal structure of deep neural network

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2016
Hauptverfasser:	Yu. Koval, V. M. Syniehlazov, O. I. Chumachenko
Format:	Artikel
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	2016
Schriftenreihe:	Artificial intelligence
Online Zugang:	http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0000765480
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine \| LibNAS

Institution

Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine | LibNAS

Ähnliche Einträge

Structural and Parametric Synthesis of Deep Learning Neural Networks
von: V. M. Syniehlazov, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Neural network synthesis based on evolutionary optimization
von: Oliinyk, A.A., et al.
Veröffentlicht: (2015)

Neural network synthesis based on evolutionary optimization
von: A. A. Oliinyk, et al.
Veröffentlicht: (2015)

Formal verification of deep neural networks
von: Panchuk, B.O.
Veröffentlicht: (2024)

Deep neural network elements and their implementation in FPGA Xilinx
von: T. A. Samoliuk
Veröffentlicht: (2015)

Automatic development of deep neural networks for improving numerical meteorological forecast
von: Doroshenko, А.Yu., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Increasing the reliability of mobile intelligent machines based on deep neural networks
von: S. V. Kovalevskyi, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Optimization of autotuning of programs using neural networks
von: Yu. Doroshenko, et al.
Veröffentlicht: (2017)

Enhancing image inpainting through image decomposition and deep neural networks
von: K. Bellaj, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Optimization of auto-tuning of programs using neural networks
von: Doroshenko, А.Yu., et al.
Veröffentlicht: (2018)

Redundancy of information in the construction of systems for the examination of audio signals on deep educating neural networks
von: V. I. Soloviov, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Application of Deep Learning Neural Network for Classification of Big Data of Astronomic Observations
von: A. A. Gorbunov, et al.
Veröffentlicht: (2017)

APPLICATION OF DEEP LEARNING NEURAL NETWORK FOR CLASSIFICATION OF BIG DATA OF ASTRONOMIC OBSERVATIONS
von: Gorbunov, A. A., et al.
Veröffentlicht: (2017)

Short-term electrical load forecasting for the electrical supply company with deep neural network
von: P. O. Chernenko, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Comparative Features of Multilayered Iterative Algorithm GMDH and Deep Feed-Forward Neural Networks
von: O. H. Moroz, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Analyzing the models of speech recognition on the basis of neural networks of deep learning for examination of digital phonograms
von: V. I. Solovev, et al.
Veröffentlicht: (2021)

SYNTHESIS OF NEURAL NETWORK MODEL REFERENCE CONTROLLER FOR AIMING AND STABILIZING SYSTEM
von: Kuznetsov, B. I., et al.
Veröffentlicht: (2015)

Deep neural network based on generalized neo-fuzzy neurons and its learning based on backpropagation
von: Ye. V. Bodianskyi, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Synthesis of neural-like networks based on the conversion of cyclic Hamming codes
von: V. N. Opanasenko, et al.
Veröffentlicht: (2017)

Development of a Cluster with Cloud Computing Based on Neural Networks With Deep Learning for Modeling Multidimensional Fields
von: M. Kosovets, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Software model of genetic optimizer for regular neural networks in LabVIEW
von: Zherebko, V.A.
Veröffentlicht: (2025)

Neural network control of mobile machines with parallel structures
von: S. V. Kovalevskyi, et al.
Veröffentlicht: (2016)

Optimizing the capital structure of the company to maximize its profits by using neural networks on the example of building companies
von: Suler, P.
Veröffentlicht: (2016)

Optimizing the capital structure of the company to maximize its profits by using neural networks on the example of building companies
von: P. Suler
Veröffentlicht: (2016)

Brain and Artificial Neural Networks
von: V. V. Storozh
Veröffentlicht: (2013)

Study of stochastic gradient methods for optimization of algorithms of learning artificial neural networks
von: T. A. Samoljuk
Veröffentlicht: (2017)

Analysis and recovery of low-contrast images by neural network synthesis in comparison with the linear prediction
von: A. A. Stepanenko
Veröffentlicht: (2017)

Prediction of Surgery Control Parameters in Cardiology to Optimize the Emission Fraction Values with the Help of Neural Networks
von: O. A. Kryvova, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Neural networks’ learning process acceleration
von: Katerynych, L., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Improving face recognition models using convolutional neural networks, metric learning and optimization methods
von: A. M. Litvynchuk, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Neural networks’ learning process acceleration
von: Katerynych, L., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Recurrent neural network model for music generation
von: Komarskiy, O.C., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Methods of artificial intelligence for acoustic emission diagnostics of fracture stages (A review). P. 2: Artificial neural network and deep learning
von: O. M. Stankevych, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A neural network assembly memory model based on an optimal binary signal detection theory
von: Gopych, P.M.
Veröffentlicht: (2004)

Adaptive Quasi-Optimal Control in Pulse Convertors with Artificial Neural Network Model of Power Part
von: V. P. Vojtenko
Veröffentlicht: (2016)

Practical content of the elements of petrophysical model of terrigenous sandstones — oil and gas reservoirs in neural networks, deep learning and regression methods
von: Vyzhva, Serhiy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Application of neural networks in OLAP-systems
von: Nabibayeva, G.Ch.
Veröffentlicht: (2024)

Neural network for seismic shaking intensity modeling
von: Lazarenko, M., et al.
Veröffentlicht: (2010)

Neural network for seismic shaking intensity modeling
von: M. Lazarenko, et al.
Veröffentlicht: (2010)

Application of neural network technologies in NDT systems
von: V. S. Yeremenko, et al.
Veröffentlicht: (2012)