| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Мацкевич, В. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2022-05-14T11:08:19Z | - |
| dc.date.available | 2022-05-14T11:08:19Z | - |
| dc.date.issued | 2022 | - |
| dc.identifier.citation | Мацкевич, B. В. Возможности метода отжига в задаче обучения нейронных сетей / B. В. Мацкевич // Технологии передачи и обработки информации : материалы международного научно-технического семинара, Минск, март-апрель 2022 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2022. – С. 69–73. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/46948 | - |
| dc.description.abstract | В работе рассматривается проблема обучения нейронных сетей. Предложен алгоритм обучения на основе метода отжига. Показано, что разработанный алгоритм обладает гораздо большей эффективностью, чем существующие градиентные методы. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | материалы конференций | ru_RU |
| dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | метод отжига | ru_RU |
| dc.subject | метод градиентного спуска | ru_RU |
| dc.subject | annealing method | ru_RU |
| dc.subject | gradient decay method | ru_RU |
| dc.subject | training | ru_RU |
| dc.subject | neural network | ru_RU |
| dc.title | Возможности метода отжига в задаче обучения нейронных сетей | ru_RU |
| dc.title.alternative | Annealing method opportunities in neural networks training problem | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | The paper deals with a neural network training problem. Training algorithm based on annealing method is proposed. It is shown that constructed algorithm has significantly higher efficiency that existed gradient decay methods. | - |
| Appears in Collections: | Технологии передачи и обработки информации : материалы международного научно-технического семинара (2022)
|
