Отрывок: 4. Структура и начальные параметры сети остаются без изменений. Результаты эксперимента представлены в таблицах 20 и 21 и на рисунках 52 – 54. Таблица 20. СКО для обучающей выборки Эпоха MLP с моментом Нечеткий MLP с-средних с моментом Нечеткий MLP k-средних c моментом 100 0,01092 0,01096 0,01283 200 0,00870 0,00845 0,01235 300 0,00747 0,00717 0,01218 ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Кузьмин И. В. | ru |
dc.contributor.author | Солдатова О. П. | ru |
dc.contributor.author | Козлова О. С. | ru |
dc.contributor.author | Министерство образования и науки Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | функции Цернике | ru |
dc.coverage.spatial | кластеризация | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм обратного распространения ошибки | ru |
dc.coverage.spatial | алгоритм наискорейшего спуска | ru |
dc.coverage.spatial | многослойный персептрон | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | распознавание образов | ru |
dc.creator | Кузьмин И. В. | ru |
dc.date.issued | 2018 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625125219 | ru |
dc.identifier.citation | Кузьмин, И. В. Исследование эффективности решения задачи классификации нейронными сетями персептронного типа : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / И. В. Кузьмин ; рук. работы О. П. Солдатова; рец. О. С. Козлова ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и эле. - Самара, 2018. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Задача сравнения эффективности классификации нейронных сетей в настоящее время имеет большой интерес для разработчиков и пользователей нейронных сетей так как имеет высокую практическую ценность. Зная эффективность той или иной нейронной сети, можно одноз | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 1,7 Мб) | ru |
dc.title | Исследование эффективности решения задачи классификации нейронными сетями персептронного типа | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.6 | ru |
dc.textpart | 4. Структура и начальные параметры сети остаются без изменений. Результаты эксперимента представлены в таблицах 20 и 21 и на рисунках 52 – 54. Таблица 20. СКО для обучающей выборки Эпоха MLP с моментом Нечеткий MLP с-средних с моментом Нечеткий MLP k-средних c моментом 100 0,01092 0,01096 0,01283 200 0,00870 0,00845 0,01235 300 0,00747 0,00717 0,01218 ... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Кузьмин_Илья_Владимирович_Исследование_эффективности_решения_задачи.pdf | 1.77 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.