| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Ануфриева, Е. В. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-05-28T09:57:14Z | - |
| dc.date.available | 2026-05-28T09:57:14Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Ануфриева, Е. В. Численное исследование сходимости метода градиентного спуска на модельных функциях = Numerical study of the convergence of the gradient descent method on model functions / Е. В. Ануфриева // Компьютерные системы и сети : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2026. – С. 156–161. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63854 | - |
| dc.description.abstract | Проведено численное исследование сходимости метода градиентного спуска на модельных функциях с различными свойствами гладкости и выпуклости. Проанализировано влияние числа обусловленности на скорость сходимости и траекторию метода. Построена визуализация итерационных процессов с использованием Python и NumPy. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | градиентный спуск | en_US |
| dc.subject | численные методы оптимизации | en_US |
| dc.subject | число обусловленности | en_US |
| dc.subject | выпуклые функции | en_US |
| dc.subject | функция Розенброка | en_US |
| dc.subject | машинное обучение | en_US |
| dc.subject | итерационные алгоритмы | en_US |
| dc.title | Численное исследование сходимости метода градиентного спуска на модельных функциях | en_US |
| dc.title.alternative | Numerical study of the convergence of the gradient descent method on model functions | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | A numerical study of the convergence of the gradient descent method on model functions with different properties of smoothness and convexity is carried out. The influence of the conditioning number on the convergence rate and trajectory of the method is analyzed. Visualizations of iterative processes using Python and NumPy are built. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2026)
|
