Отрывок: 5) Скорректировать все веса в НС. 6) Если ошибка сети существенна, перейти на шаг 1. В противном случае – конец. Сети на шаге 1 попеременно в случайном порядке предъявляются все тренировочные образы, чтобы сеть, образно говоря, не забывала одни по мере запоминания других. Когда выходное значение стремится к нулю, эффективность обучения заметно снижается. При двоичных входных векторах в среднем половина весов...
Название : Автоматизированная система прогнозирования финансовых показателей сверточной нейронной сетью
Авторы/Редакторы : Коваленко А. А.
Литвинов В. Г.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Коваленко, А. А. Автоматизированная система прогнозирования финансовых показателей сверточной нейронной сетью : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / А. А. Коваленко ; рук. работы В. Г. Литвинов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электроники, Фак-т инф. - Самара, 2018. - on-line
Аннотация : Целью данной выпускной квалификационной работы бакалавра является изучение возможностей сверточных нейронных сетей в решении задач прогнозирования финансовых показателей. Реализованная сеть обучалась при помощи алгоритма обратного распространения ошибки. Создана информационно-логическая модель автоматизированной системы в нотации UML с помощью CASE-средства draw.io. Программа реализована на высокоуровневом языке Python с помощью среды разработки PyCharm 2017.2. Интерфейс реализован на языке C# с помощью свободной интегрированной среды разработки приложений MS Visual Studio 2017 под управлением операционной системы Windows.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625143907
Ключевые слова: автоматизированные системы прогнозирования
алгоритм обратного распространения ошибки
сверточные нейронные сети
финансовые показатели
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Коваленко_Андрей_Александрович_Автоматизированная_система_прогнозирования_финансовых.pdf1.1 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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