Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63953
Title: Применение численных методов в нейронных сетях
Other Titles: Application of numerical methods in neural networks
Authors: Ляшко, М. С.
Гурина, Т. Д.
Keywords: материалы конференций;нейронные сети;численные методы;градиентные спуски
Issue Date: 2026
Publisher: БГУИР
Citation: Ляшко, М. С. Применение численных методов в нейронных сетях = Application of numerical methods in neural networks / М. С. Ляшко, Т. Д. Гурина // 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. 407–412.
Abstract: В работе рассматривается применение численных методов оптимизации для обучения искусственных нейронных сетей. Приводится математическая формализация модели нейрона и процесса прямого распространения сигнала. Подробно анализируются методы градиентного спуска, в том числе стохастические версии и адаптивные оптимизаторы (Momentum, Adam). Особое внимание уделяется функциям активации, их классификации и влиянию на сходимость численных алгоритмов. Установлена взаимосвязь между свойствами функций активации и эффективностью оптимизации.
Alternative abstract: The paper considers the application of numerical optimization methods for training artificial neural networks. The mathematical formalization of the neuron model and the process of direct signal propagation is given. Methods of gradient descent, including stochastic versions and adaptive optimizers (Momentum, Adam), are analyzed in detail. Special attention is paid to activation functions, their classification, and the effect on the convergence of numerical algorithms. The relationship between the properties of activation functions and optimization efficiency has been established.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/63953
Appears in Collections:Компьютерные системы и сети : материалы 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2026)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Lyashko_Primenenie.pdf727.29 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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