Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://repositsc.nuczu.edu.ua/handle/123456789/11366
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorСтрілець, ВІКТОРІЯ-
dc.contributor.authorУгрюмов, МИХАЙЛО-
dc.contributor.authorБакуменко, НІНА-
dc.contributor.authorМеняйлов, ЄВГЕН-
dc.contributor.authorГончарова, ТАМАРА-
dc.date.accessioned2020-10-05T08:04:19Z-
dc.date.available2020-10-05T08:04:19Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp://repositsc.nuczu.edu.ua/handle/123456789/11366-
dc.description.abstractHowever, we have mathematical problems which hamper a wide application of these models for solving practical tasks. The first problem is that neural model formation problems are treated as ill-conditioned. However, these problems can be considered as conditionally correct of structural parameter optimization, when model structure is known, but its parameters are not known. In this case, to find learning parameters (ANN), the machine learning methods relying on the use of decision synthesis regulating algorithms, including deep learning methods, are widely used.ru_RU
dc.language.isoenru_RU
dc.publisherNational Aerospace University, Kharkiv, Ukraineru_RU
dc.subjectartificial neural networkru_RU
dc.subjectregularizing methodru_RU
dc.subjectrobust evaluationru_RU
dc.titleSynthesis method of robust neural network models of systems and processesru_RU
dc.typeArticleru_RU
Розташовується у зібраннях:Кафедра управління та організації діяльності у сфері цивільного захисту

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Synthesis method of robust neural network models.doc417 kBMicrosoft WordПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.