Линейная аппроксимация заданной функции нейронной сетью; Современные технологии, экономика и образование

Линейная аппроксимация заданной функции нейронной сетью; Современные технологии, экономика и образование

Bibliographic Details
Parent link:	Современные технологии, экономика и образование.— 2020.— [С. 23-25]
Other Authors:	Раков И. В., Буньков Д. С. Дмитрий Сергеевич, Набунский И. А., Колесников С. В. Станислав Вячеславович
Summary:	Заглавие с титульного экрана Data obtained in the course of a real experiment contains a certain error. Real data there are noises that introduce additional errors in the final values. It is possible to level the errors and noises that arise during the experiment for practical work by approximating the experimental data.
Language:	Russian
Published:	2020
Subjects:	электронный ресурс труды учёных ТПУ линейная аппроксимация нейронные сети регрессия погрешности шумы ошибки линейные функции
Online Access:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/64624
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=632702

Similar Items

Основы эконометрики
by: Молотникова А. А.
Published: (Санкт-Петербург, Лань, 2022)

Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python: учебное пособие
by: Протодьяконов А. В. Андрей Владимирович
Published: (Москва, Инфра-Инженерия, 2022)

Интеллектуальный анализ данных учебное пособие
by: Орешков В. И.
Published: (Рязань, РГРТУ, 2017)

Кластеризация изображений рекуррентной нейронной сетью; Молодежь и современные информационные технологии
by: Канаева И. А.
Published: (2018)

Программирование глубоких нейронных сетей на языке Python: учебное пособие
by: Цуканова Н. И. Нина Ивановна
Published: (Москва, КУРС, 2022)

Математическое моделирование спроса в маркетинговых целях методами линейной регерессии; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 1
by: Базулин Н. Д.
Published: (2017)

Линейная и нелинейная регрессии
by: Демиденко Е. З. Евгений Зямович
Published: (Москва, Финансы и статистика, 1981)

Простая аппроксимация частотных и переходных характеристик ферромагнитных стержней (линейная модель); Дефектоскопия; № 7
by: Бурцев Г. А.
Published: (2003)

Введение в машинное обучение и анализ данных учеб. пособие
by: Котельников Е. В.
Published: (Киров, ВятГУ, 2023)

Синтез и настройка нейронных сетей для задач электропривода. Аппроксиматор на основе нейронной сети; Современные техника и технологии; Т. 1
by: Тимошкин В. В. Вадим Владимирович
Published: (2010)

Исследование аппроксимационных возможностей многослойных нейронных сетей в некоторых нейроимитаторах; Молодежь и современные информационные технологии
by: Филиппов М. М. Максим Михайлович
Published: (2006)

Моделирование процессов и систем учебное пособие
by: Сосулин Ю. А.
Published: (Рязань, РГРТУ, 2020)

Сильная аппроксимация периодических функций
by: Жук В. В. Владимир Васильевич
Published: (Ленинград, Изд-во ЛГУ, 1989)

Теория оценок параметров случайных процессов
by: Дороговцев А. Я. Анатолий Яковлевич
Published: (Киев, Вища школа, 1982)

Повышение качества распознавания сцен нейронной сетью "Неокогнитрон"; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 309, № 7
by: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Published: (2006)

Искусственный интеллект и машинное обучение учебное пособие для вузов
by: Митяков Е. С.
Published: (Санкт-Петербург, Лань, 2025)

Аппроксимация кривой силовой линии электрического поля; Современные техника и технологии; Т. 1
by: Иванова А. Г. Антонина Геннадьевна
Published: (2009)

Представление Q-функции в RL-САУ на основе искусственной нейронной сети; Современные техника и технологии; Т. 2
by: Вичугов В. Н. Владимир Николаевич
Published: (2006)

Аппроксимация периодических функций
by: Жук В. В.
Published: (Ленинград, Иэд-во ЛГУ, 1982)

Разработка драйвера под ОС Linux для управления аппаратной нейронной сетью на отладочной плате; Молодежь и современные информационные технологии
by: Ягунов Т. А.
Published: (2019)

Обнаружение сигналов и их классификация с помощью распознавания образов; Дефектоскопия; № 4
by: Бархатов В. А.
Published: (2006)

Вып. 121 : Аппроксимация сплайнами; Вычислительные системы
Published: (1987)

Аппроксимация двухмодельных распределений случайных величин; Измерительная техника; № 3
by: Лабутин С. А.
Published: (2002)

СВЧ-радиометр МТВЗА спутника "Метеор-ЗМ" № 1: предварительные результаты летних испытаний; Исследование Земли из космоса; № 6
Published: (2003)

Интеллектуальные системы: учебник и практикум для академического бакалавриата
by: Бессмертный И. А. Игорь Александрович
Published: (Москва, Юрайт, 2016)

Байесовский анализ на Python
by: Мартин О.
Published: (Москва, ДМК Пресс, 2020)

Линейный регрессионный анализ
by: Орлова Л. Е.
Published: (Москва, Изд-во Московского ун-та, 1971)

Аналитическая аппроксимация данных в ядерной и нейтронной физике
by: Виноградов В. Н. Владимир Николаевич
Published: (Москва, Энергоатомиздат, 1987)

Модели нейронной сети с нечеткими функциями активации; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
by: Нгуен А. Т.
Published: (2016)

Настройка коэффициентов ПИД-регулятора с помощью искусственной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
by: Рожнёв И. Н.
Published: (2006)

Нейросетевые методы обработки информации
by: Толмачев С. Г.
Published: (Санкт-Петербург, БГТУ "Военмех" им. Д.Ф. Устинова, 2021)

Нейронные сети и генетический алгоритм учебное пособие
by: Шматов Г. П.
Published: (Тверь, ТвГТУ, 2019)

Исследование аппроксимации вольтамперных характеристик термоэмиссионнного преобразователя искусственными нейронными сетями; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 312, № 5 : Управление, вычислительная техника и информатика
by: Зимин В. П. Вячеслав Прокопьевич
Published: (2008)

Synthesis and characterization of novel activated carbon from Medlar seed for chromium removal: Experimental analysis and modeling with artificial neural network and support vector regression; Resource-Efficient Technologies; Vol. 3, iss. 3
Published: (2017)

Исследование сверточной нейронной сети небольшой архитектуры для распознавания жестов; Современные технологии, экономика и образование
by: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Published: (2019)

Полиномиальная аппроксимация для нелинейных задач оценивания и управления
by: Богуславский И. А. Иосиф Аркадьевич
Published: (Москва, Физматлит, 2006)

Теория и практика машинного обучения учебное пособие
by: Воронина В. В.
Published: (Ульяновск, УлГТУ, 2017)

Линейная аппроксимация кривых топографических данных; Молодежь и современные информационные технологии
by: Муслимова Н. И.
Published: (2004)

[Вып.] 108 : Сплайн-аппроксимация и численный анализ: [сборник]; Вычислительные системы
Published: (1985)

Нейронные сети для адаптивной обработки данных учебное пособие
by: Булаев М. П.
Published: (Рязань, РГРТУ, 2012)