Адаптация активационных функций в глубоких нейронных сетях

Слепанская, В. Д.; Дейнеко, А. А.; Бодянский, Е. В.

Публікація:
Адаптация активационных функций в глубоких нейронных сетях

dc.contributor.author	Слепанская, В. Д.
dc.contributor.author	Дейнеко, А. А.
dc.contributor.author	Бодянский, Е. В.
dc.date.accessioned	2019-05-28T13:15:51Z
dc.date.available	2019-05-28T13:15:51Z
dc.date.issued	2019
dc.description.abstract	В настоящее время искусственные нейронные сети (ANN) получили широкое распространение для решения широкого класса практических задач, связанных с обработкой информации, благодаря своим универсальным аппроксимирующим возможностям и способности обучаться в процессе анализа данных. Существенно более высокого качества результатов можно добиться с помощью глубоких нейронных сетей (DNN), численная реализация которых наталкивается на вычислительные трудности, порождаемые эффектами «исчезающего» и «взрывающегося» градиента.	uk_UA
dc.identifier.citation	Слепанская В. Д. Адаптация активационных функций в глубоких нейронных сетях / В. Д. Слепанская, А. А. Дейнеко, Е. В. Бодянский // тези доповідей ХXVІІ міжнародної науково-практичної конференції MicroCAD-2019, 15-17 травня 2019 р.: у 4 ч. Ч. IV «Інформаційні технології: наука, техніка, технологія, освіта, здоров’я». – Х. : НТУ «ХПІ», 2019. – С. 194.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://openarchive.nure.ua/handle/document/8990
dc.language.iso	ru	uk_UA
dc.publisher	НТУ «ХПИ»	uk_UA
dc.subject	искусственные нейронные сети	uk_UA
dc.subject	обработка информации	uk_UA
dc.subject	глубокая нейронная сеть	uk_UA
dc.title	Адаптация активационных функций в глубоких нейронных сетях	uk_UA
dc.type	Thesis	uk_UA
dspace.entity.type	Publication