Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60549
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorМихалко, А. Н.-
dc.contributor.authorФилон, Д. А.-
dc.date.accessioned2025-06-26T09:17:31Z-
dc.date.available2025-06-26T09:17:31Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationМихалко, А. Н. Исследование влияние гиперпараметров на качество обучения многослойного персептрона при использовании поэлементного градиентного спуска = Investigation of the effect of hyperparameters on the learning quality of a multilayer perceptron using element-wise gradient descent / А. Н. Михалко, Д. А. Филон // Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 22–26 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2025. – С. 444–454.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60549-
dc.description.abstractВ данной работе проведен анализ различных функций активации и функций ошибок в отношении эффективности обучения нейронной сети на основе многослойного персептрона с малым количеством эпох при прочих равных гиперпараметрах.en_US
dc.language.isoruen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectматериалы конференцийen_US
dc.subjectматрицыen_US
dc.subjectфункции активацииen_US
dc.subjectфункции ошибкиen_US
dc.titleИсследование влияние гиперпараметров на качество обучения многослойного персептрона при использовании поэлементного градиентного спускаen_US
dc.title.alternativeInvestigation of the effect of hyperparameters on the learning quality of a multilayer perceptron using element-wise gradient descenten_US
dc.typeArticleen_US
local.description.annotationIn this paper, we analyze various activation functions and error functions in relation to the effectiveness of training a neural network based on a multilayer perceptron with a small number of epochs, all other things being equal, hyperparameters.en_US
Appears in Collections:Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2025)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Mihalko_Issledovanie.pdf1.57 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.