ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ЕЕ РАБОТЫ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПРОЦЕДУРЫ ЗАЩИТЫ ОТ ПЕРЕОБУЧЕНИЯ : доклад, тезисы доклада | Научно-инновационный портал СФУ

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ЕЕ РАБОТЫ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ПРОЦЕДУРЫ ЗАЩИТЫ ОТ ПЕРЕОБУЧЕНИЯ : доклад, тезисы доклада

Перевод названия: STUDY OF THE INFLUENCE OF NEURAL NETWORK ARCHITECTURE ON THE EFFICIENCY WHEN USING THE PROCEDURE OF PROTECTION AGAINST RETRAINING

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: Решетневские чтения; Красноярск; Красноярск

Год издания: 2019

Ключевые слова: neural network, number of neurons, architecture, retraining, learning error, нейронная сеть, число нейронов, архитектура, переобучение, ошибка обучения

Аннотация: Исследуется влияние архитектуры искусственной нейронной сети на точность и эффективность работы при решении задач классификации и регрессии с использованием процедуры защиты нейронной сети от переобучения. Анализируется зависимость ошибок обучения нейронной сети от архитектуры сети. The influence of artificial neural network architecture on the accuracy and efficiency of work in solving classification and regression tasks using the procedure of neural network protection from overtraining is researched. The dependence of neural network learning errors on network architecture is analyzed.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Решетневские чтения

Выпуск журнала: Часть 2

Номера страниц: 213-214

Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"

Авторы

  • Снопкова И. А. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Липинский Л. В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Под общей редакцией Ю.Ю. Логинова

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.