Навчання нейронних мереж на основі алгоритму градієнтного спуску

Ткаченко, М. А.

Публікація:
Навчання нейронних мереж на основі алгоритму градієнтного спуску

dc.contributor.author	Ткаченко, М. А.
dc.date.accessioned	2023-11-18T16:17:58Z
dc.date.available	2023-11-18T16:17:58Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	This paper explains the concept of gradient descent, a popular optimization algorithm used in machine learning to find the optimal parameters of a model. The paper introduces the concept of a cost function, which is used to measure the difference between the predicted and actual values in a machine learning model. The aim of gradient descent is to minimize this cost function by finding the optimal set of model parameters. To illustrate the concept of gradient descent, the paper uses a simple example of a linear regression model. Overall, the paper provides a clear and concise explanation of the key concepts and steps involved in the gradient descent algorithm, making it a useful resource for anyone interested in understanding machine learning optimization techniques.
dc.identifier.citation	Ткаченко М. А. Навчання нейронних мереж на основі алгоритму градієнтного спуску / М. А. Ткаченко // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 27-го Міжнар. молодіж. форуму, 10–12 травня 2023 р. – Харків : ХНУРЕ, 2023. – Т. 6, ч. 1. – С. 315–316.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/24800
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.title	Навчання нейронних мереж на основі алгоритму градієнтного спуску
dc.type	Conference proceedings
dspace.entity.type	Publication