Отрывок: При повторении данного процесса веса настраиваются, а штрафная функция ( )L w приближается к своему минимуму. Параметр скорости обучения введен для регулирования скорости движения в направлении антиградиента...
Название : Исследование алгоритмов обучения искусственной нейронной сети для предсказания спроса на онлай-объявления о продаже
Авторы/Редакторы : Косырькова М. А.
Белоусов А. А.
Суханов С. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2019
Библиографическое описание : Косырькова, М. А. Исследование алгоритмов обучения искусственной нейронной сети для предсказания спроса на онлай-объявления о продаже : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 01.03.02 "Прикладная математика и информатика" (уровень бакалавриата) / М. А. Косырькова ; рук. работы А. А. Белоусов ; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатик. - Самара, 2019. - on-line
Аннотация : Объектом исследования являются алгоритмы обучения нейронныхсетей, основанные на стохастическом градиентном спуске.Цель работы – исследовать алгоритмы обучения нейронных сетей напримере задачи прогнозирования спроса на товар по онлайн-объявлению.Разраб
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20191021152219
Ключевые слова: градиентные методы
задача регрессии
алгоритмы обучения
анализ данных
искусственные нейронные сети
стохастический градиентный спуск
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Косырькова_Мария_Алексеевна_Исследование_алгоритмов_обучения_искусственной.pdf3.2 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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