Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/65628
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Аналіз методів навчання на базі методів Монте-Карло для обмежених машин Больцмана
Authors Пришляк, М.Ю.
Субботін, С.О.
Олійник, А.О.
ORCID
Keywords аналіз методів навчання
нейронні мережі
обмежена машина Больцмана
анализ методов обучения
нейронные сети
ограниченная машина Больцмана
analysis of teaching methods
neural networks
limited Boltzmann car
Type Conference Papers
Date of Issue 2017
URI http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/65628
Publisher Сумський державний університет
License
Citation Пришляк, М.Ю. Аналіз методів навчання на базі методів Монте-Карло для обмежених машин Больцмана [Текст] / М.Ю. Пришляк, С.О. Субботін, А.О. Олійник // Інформатика, математика, автоматика: матеріали та програма науково-технічної конференції, м. Суми, 17-21 квітня 2017 р. / Відп. за вип. С.І. Проценко. - Суми: СумДУ, 2017. - С. 63.
Abstract Задачі роспізнавання та класифікації доцільно вирішувати за допомогою глибоких нейронних мереж (НМ). Усі глибокі НМ складаются с базових НМ, до яких відноситься обмежена машина Больцмана (ОМБ) – двошарова енергетична модель, яка не має зв’язків між нейронами всередині шарів, але самі шари повністю зв’язані між собою.
Appears in Collections: Наукові видання (ЕлІТ)

Views

France France
1
Germany Germany
361880
Greece Greece
626
Ireland Ireland
4383
Lithuania Lithuania
1
Singapore Singapore
1339694
Sweden Sweden
1
Ukraine Ukraine
214399
United Kingdom United Kingdom
34633
United States United States
723759
Unknown Country Unknown Country
9

Downloads

China China
2
Germany Germany
1
India India
1
Lithuania Lithuania
1
Singapore Singapore
1
Ukraine Ukraine
214400
United Kingdom United Kingdom
1
United States United States
1339693
Unknown Country Unknown Country
1

Files

File Size Format Downloads
Pryshliak_analiz.pdf 264.87 kB Adobe PDF 1554101

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.