Выбор структуры нейронной сети для выполнения функций распознавания

Болбас, Ю. А.; Заворотна, М. Г.

Публікація:
Выбор структуры нейронной сети для выполнения функций распознавания

dc.contributor.author	Болбас, Ю. А.
dc.contributor.author	Заворотна, М. Г.
dc.date.accessioned	2019-04-22T22:19:06Z
dc.date.available	2019-04-22T22:19:06Z
dc.date.issued	2019
dc.description.abstract	The neural network is a series of neurons connected by synapses. The structure of the neural network came from biology. The machine has the ability to analyze and memorize various information. Neural networks are able not only to analyze incoming information, but also to reproduce it from its memory. In order for the human brain to use neural networks. When learning without a teacher, the model uses unpartitioned data, from which the algorithm independently tries to extract features and dependencies. Learning without a teacher is often used when there are no known results in advance.	uk_UA
dc.identifier.citation	Ю.А. Болбас. Выбор структуры нейронной сети для выполнения функций распознавания. Научный руководитель – асистент Заворотная М.Г. // 23-й Міжнародний молодіжний форум «Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті». Зб. матеріалів форуму. Т. 3. – Харків: ХНУРЕ, 2019. – С. 206-207.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/8475
dc.language.iso	ru	uk_UA
dc.publisher	ХНУРЕ	uk_UA
dc.subject	розпізнавання образів	uk_UA
dc.subject	функції розпізнавання	uk_UA
dc.subject	нейроння мережа	uk_UA
dc.subject	навчання нейронної мережі	uk_UA
dc.title	Выбор структуры нейронной сети для выполнения функций распознавания	uk_UA
dc.type	Thesis	uk_UA
dspace.entity.type	Publication