Архитектура нейронных сетей в зависимости от поставленной задачи
| Parent link: | Прогрессивные технологии и экономика в машиностроении.— 2024.— С. 184-185 |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Autor Corporativo: | |
| Otros Autores: | |
| Sumario: | 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 |
| Lenguaje: | ruso |
| Publicado: |
2024
|
| Colección: | Информационные технологии, экономика, управление |
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/80290 |
| Formato: | Electrónico Capítulo de libro |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=673163 |
| Sumario: | 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 |
|---|