Отрывок: В данном методе используется градиентный алгоритм обучения с учителем, когда сигнал ошибки распространяется от выходного слоя ко входу. Важным моментом выступает дифференцируемость функции активации нейронов. Целью метода является минимизация целевой функции, представляющей собой квадратичную сумму разности между целевым и фактическим значениями. При проведении исследований влияния параметров многослойного персептрона на точность резу...
Название : Исследование влияния параметров многослойного персептрона на точность колоризации изображений
Авторы/Редакторы : Корнилов Е. А.
Лезина И. В.
Дата публикации : 2021
Библиографическое описание : Корнилов, Е. А. Исследование влияния параметров многослойного персептрона на точность колоризации изображений. - Текст : электронный / Е. А. Корнилов, И. В. Лезина // XVI Королевские чтения : междунар. молодеж. науч. конф., посвящ. 60-летию полета в космос Ю. А. Гагарина : сб. материалов : 5-7 окт. 2021 г. : в 3 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; [науч. ред. М. А. Шлеенков]. - 2021. - Т. 1. - С. 474
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\471671
Ключевые слова: градиентный алгоритм обучения
колоризация изображений
МЕТОД ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОШИБКИ
многослойные персептроны
нейронные сети
обучение многослойного персептрона
параметры многослойных персептронов
Располагается в коллекциях: Королевские чтения

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1668-0_2021-474.pdf600.44 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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