Отрывок: Однако, стоит заметить, что данные преимущества нечеткого слоя могут отличаться в зависимости от входных данных нейронной сети. Также уменьша- ется скорость обучения нейронной сети в связи с дополнительными вычислени- ями для кластеризации данных. International Scientific Conference Proceedings “Advanced Information Technologies and Scientific Computi...
Название : ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ ПЕРСЕПТРОННОГО ТИПА
Авторы/Редакторы : Кузьмин, И.В.
Солдатова, О.П.
Дата публикации : Апр-2018
Издательство : Издательство Самарского научного центра
Библиографическое описание : Перспективные информационные технологии (ПИТ 2018) [Электронный ресурс]: труды Международной научно-технической конференции / под ред. С.А. Прохорова. – Электрон. текстовые и граф. дан. (34,4 Мбайт). – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН, 2018. – С. 474-477
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/ISSLEDOVANIE-EFFEKTIVNOSTI-REShENIYa-ZADAChI-KLASSIFIKACII-NEIRONNYMI-SETYaMI-PERSEPTRONNOGO-TIPA-70481
ISBN : 978-5-93424-817-9
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20180705\70481
УДК: 004
Располагается в коллекциях: Перспективные информационные технологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ ПЕРСЕПТРОННОГО ТИПА.pdf461.72 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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