Линейная аппроксимация заданной функции нейронной сетью

Линейная аппроксимация заданной функции нейронной сетью

Bibliographic Details
Parent link:	Современные технологии, экономика и образование: сборник материалов II Всероссийской научно-методической конференции, г. Томск, 2-4 сентября 2020 г./ Национальный исследовательский Томский политехнический университет ; под ред. А. Г. Фефеловой, Е. А. Покровской, И. О. Болотиной [и др.]. [С. 23-25].— , 2020
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.
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

Кластеризация изображений рекуррентной нейронной сетью
by: Канаева И. А.
Published: (2018)

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

Повышение качества распознавания сцен нейронной сетью "Неокогнитрон"
by: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Published: (2006)

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)

Модели нейронной сети с нечеткими функциями активации
by: Нгуен А. Т.
Published: (2016)

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
by: Базулин Н. Д.
Published: (2017)

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

Аппроксимация кривой силовой линии электрического поля
by: Иванова А. Г. Антонина Геннадьевна
Published: (2009)

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

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

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

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

Простая аппроксимация частотных и переходных характеристик ферромагнитных стержней (линейная модель)
by: Бурцев Г. А.
Published: (2003)

Аппроксимация сложных передаточных функций численным методом
by: Нгуен Фу Данг
Published: (2009)

Методы удаления шумов на изображениях на основе применения искусственных нейронных сетей
by: Фан Нгок Хоанг
Published: (2010)

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
by: Ягунов Т. А.
Published: (2019)

Исследование аппроксимационных возможностей многослойных нейронных сетей в некоторых нейроимитаторах
by: Филиппов М. М. Максим Михайлович
Published: (2006)

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

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

Представление Q-функции в RL-САУ на основе искусственной нейронной сети
by: Вичугов В. Н. Владимир Николаевич
Published: (2006)

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

Аппроксимация двухмодельных распределений случайных величин
by: Лабутин С. А.
Published: (2002)

Вып. 121 : Аппроксимация сплайнами
Published: (1987)

Особенности разработки покерного игрового интеллекта на основе искусственной нейронной сети
by: Иванцов В. В.
Published: (2016)

Исследование аппроксимации вольтамперных характеристик термоэмиссионнного преобразователя искусственными нейронными сетями
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
Published: (2017)

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

Искусственные нейронные сети. Практикум
by: Сириченко А. В.
Published: (Москва, МИСИС, 2022)

Обнаружение сигналов и их классификация с помощью распознавания образов
by: Бархатов В. А.
Published: (2006)

СВЧ-радиометр МТВЗА спутника "Метеор-ЗМ" № 1: предварительные результаты летних испытаний
Published: (2003)

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

Регрессионный анализ
by: Мельниченко А. С.
Published: (Москва, МИСИС, 2014)

Детектирование лиц с помощью сверточной нейронной сети
by: Калиновский И. А. Илья Андреевич
Published: (2013)

Численная аппроксимация табличных функций на основе методов многомерной оптимизации при моделировании физико-технических задач
by: Кочергин М. И.
Published: (2018)

Решение задачи распознавания ног пешеходов с помощью нейронной сети YOLOv4
by: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Published: (2022)

Линейная аппроксимация кривых топографических данных
by: Муслимова Н. И.
Published: (2004)

Идеи машинного обучения
by: Шалев-Шварц Ш.
Published: (Москва, ДМК Пресс, 2019)