Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей
Vernadsky National Library of Ukraine
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей
|
|
| Creator |
Крисилов, В.А.
Юдин, С.А. Олешко, Д.Н. |
|
| Subject |
Прогресивні інформаційні технології, високопродуктивні комп’ютерні системи
|
|
| Description |
Решается задача построения качественной обучающей выборки для нейронных сетей в прогнозировании. Описана возможность использования гипотезы λ-компактности на этапе построения множества распознаваемых классов. На основе рассмотренных механизмов предложен усовершенствованный алгоритм построения качественной обучающей выборки.
Розв’язується задача побудови якісної навчаючої вибірки для нейронних мереж у прогнозуванні. Описано можливість використання гіпотези λ-компактності на етапі побудови множини класів, що розпізнаються. На основі розглянутих механізмів запропоновано удосконалений алгоритм побудови якісної навчаючої вибірки. The problem of forming a qualitative training sample for neural networks in forecasting is solved. The possibility of use the hypothesis of λ-compactness at the step of forming an ensemble of recognizable classes is described. An advanced algorithm of forming a qualitative training sample is offered on the basis of the mechanisms considered. |
|
| Date |
2013-03-12T15:49:29Z
2013-03-12T15:49:29Z 2006 |
|
| Type |
Article
|
|
| Identifier |
Использование гипотезы λ компактности при построении обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей / В.А. Крисилов, С.А. Юдин, Д.Н. Олешко // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2006. — № 3. — С. 26–36. — Бібліогр.: 9 назв. — рос.
1681–6048 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/42185 681.3:519.68 |
|
| Language |
ru
|
|
| Relation |
Системні дослідження та інформаційні технології
|
|
| Publisher |
Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
|
|