Архитектура нейронных сетей в зависимости от поставленной задачи
| Parent link: | Солодский, С. А. (специалист в области экологии и безопасности жизнедеятельности ; 1980-). Прогрессивные технологии и экономика в машиностроении: сборник трудов XV Всероссийской научно-практической конференции для студентов и учащейся молодежи, г. Юрга, 11–13 апреля 2024 г.. С. 184-185.— .— Томск: Изд-во ТПУ, 2024.— conference_tpu-2024-C57.pdf |
|---|---|
| Autore principale: | |
| Ente Autore: | |
| Altri autori: | |
| Riassunto: | В статье рассмотрены особенности нейронной сети прямого распространения. Проанализированы задачи, решаемые данной архитектурой: распознавание образов, прогнозирование, кластеризация. Описаны возможные пути использования нейросети прямого распространения при решении задачи распознавания образов The article discusses the features of a feedforward neural network. The problems solved by this architecture are analyzed: pattern recognition, forecasting and clustering. Possible ways of using a feedforward neural network to solve the problem of pattern recognition are described Текстовый файл |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Serie: | Информационные технологии, экономика, управление |
| Soggetti: | |
| Accesso online: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80290 |
| Natura: | Elettronico Capitolo di libro |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=673163 |
| Riassunto: | В статье рассмотрены особенности нейронной сети прямого распространения. Проанализированы задачи, решаемые данной архитектурой: распознавание образов, прогнозирование, кластеризация. Описаны возможные пути использования нейросети прямого распространения при решении задачи распознавания образов The article discusses the features of a feedforward neural network. The problems solved by this architecture are analyzed: pattern recognition, forecasting and clustering. Possible ways of using a feedforward neural network to solve the problem of pattern recognition are described Текстовый файл |
|---|