Отрывок: 4 – Зависимость погрешности классификации от выбранной функции активации 3.2.5 Сравнение качества классификации сетей от выбранного алгоритма обучения Было проведено сравнение качества классификации многослойного и нечеткого многослойного персептрона в зависимости от выбранного алгоритма обучения. Системой предусмотрено пять различных...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorПензина Е. К.ru
dc.contributor.authorЛезин И. А.ru
dc.contributor.authorСтолбова А. А.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialподбор коэффициента обученияru
dc.coverage.spatialалгоритм обратного распространения ошибкиru
dc.coverage.spatialRPROPru
dc.coverage.spatialнейроныru
dc.coverage.spatialнечеткий многослойный персептронru
dc.coverage.spatialметод наискорейшего спускаru
dc.coverage.spatialмногослойный персептронru
dc.creatorПензина Е. К.ru
dc.date.issued2019ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20191113163156ru
dc.identifier.citationПензина, Е. К. Сравнительный анализ многослойного и нечеткого многослойного персептронов при решении задачи классификации : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата) / Е. К. Пензина ; рук. работы И. А. Лезин ; нормоконтролер А. А. Столбова ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, ма. - Самара, 2019. - on-lineru
dc.description.abstractЦелью данной выпускной квалификационной работы магистра является сравнение классифицирующих возможностей многослойного и нечеткого многослойного персептронов при решении задачи классификации в зависимости от различных параметров нейронных сетей.Разработаru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 2,2 Мб)ru
dc.titleСравнительный анализ многослойного и нечеткого многослойного персептронов при решении задачи классификацииru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.9ru
dc.textpart4 – Зависимость погрешности классификации от выбранной функции активации 3.2.5 Сравнение качества классификации сетей от выбранного алгоритма обучения Было проведено сравнение качества классификации многослойного и нечеткого многослойного персептрона в зависимости от выбранного алгоритма обучения. Системой предусмотрено пять различных...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Пензина_Евгения_Константиновна_Сравнительный_анализ_многослойного.pdf2.3 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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