Публікація:
Математична база для створення гібридної нейронної мережі для рекомендацій з глибоким навчанням

Завантаження...
Зображення мініатюри

Дата

2024

Назва журналу

ISSN журналу

Назва тома

Видавництво

ХНУРЕ

Дослідницькі проекти

Організаційні підрозділи

Видання журналу

Анотація

This work is devoted to the description of the mathematical framework that is needed to create a hybrid neural network for recommendations with deep learning. This approach to recommendations combines collaborative filtering and content processing of those elements on which training will be performed. The paper considers the mathematical side of the model which uses a loss function for training, a stochastic gradient descent (SGD) method and back propagation to adapt the model to minimize the loss. All these aspects described by mathematical formulas allow to write and train a neural network for recommendations, which can accommodate many parameters for recommendations and can be written in any platform and programming language

Опис

Ключові слова

гібридна нейронна, глибоке навчання

Бібліографічний опис

Васильєв Р. Р. Математична база для створення гібридної нейронної мережі для рекомендацій з глибоким навчанням / Р. Р. Васильєв ; наук. керівн. к. т. н., доц. Д. К. Кіношенко // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 28-го Міжнар. молодіж. форуму, 16-18 квітня 2024 р. – Харків : ХНУРЕ, 2024. – Т. 7. – С. 24–26.

DOI