Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Предположим, что существует L скрытых слоев, и каждый скрытый слой имеет нейроны Li. Вес для каждого соединения обозначается как wljk, где j относится к j-му нейрону в (l - 1) -м слое, k относится к k-му нейрону в l-м слое, b представляет смещение. Вход можно рассматривать как 0-й скрытый слой, а выход можно рассматривать как (L + 1) -й скрытый...

Название :	Исследование методов машинного обучения для диагностики женского здоровья
Авторы/Редакторы :	Скачкова Е. А. Мокшин В. В.
Дата публикации :	2021
Библиографическое описание :	Скачкова, Е. А. Исследование методов машинного обучения для диагностики женского здоровья / Е. А. Скачкова, В. В. Мокшин // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.] / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 033022.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\466481
Ключевые слова:	женское здоровье рак шейки матки регрессия параллельные генетические алгоритмы кластерный анализ корреляция методы машинного обучения метод байесовской регуляризации обратного распространения нейронные сети нейросетевое прогнозирование
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.