До проблеми зникаючого градієнту при навчанні глибоких штучних нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГайда А. Ю.
dc.contributor.authorМихелєв І. Л.
dc.contributor.authorМорозова Г. С.
dc.contributor.authorGaida Anatolii
dc.contributor.authorMykhelev Ihor
dc.contributor.authorMorozova Hanna
dc.date.accessioned2023-11-14T08:45:26Z
dc.date.available2023-11-14T08:45:26Z
dc.date.issued2023
dc.descriptionГайда, А. Ю. До проблеми зникаючого градієнту при навчанні глибоких штучних нейронних мереж = Towards the problem of vanishing gradient in learning deep artificial neural networks / А. Ю. Гайда, І. Л. Михелєв, Г. С. Морозова // Матеріали ХIV міжнар. наук.-техн. конф. "Інновації в суднобудуванні та океанотехніці". – Миколаїв : НУК, 2023. – С. 417–421.
dc.description.abstractУ статті розглянута актуальна проблема зникаючого градієнту, що має місце при навчанні і використанні повнозв'язних глибоких штучних нейронних мереж. У роботі зроблено спробу аналізу особливостей виникнення проблеми зникаючого градієнту глибоких нейронних мереж та зроблено спробу часткового подолання зазначеної проблеми шляхом модифікації алгоритму навчання мережі. Показані результати практичної апробації результатів аналізу і розроблених рішень.
dc.description.abstract1The article discusses the actual problem of the vanishing gradient, which occurs when training and using fully connected deep artificial neural networks. In the work, an attempt was made to analyze the peculiarities of the problem of the vanishing gradient of deep neural networks and an attempt was made to partially overcome the specified problem by modifying the network learning algorithm. The results of the practical testing of the analysis results and developed solutions are shown.
dc.description.provenanceSubmitted by Диндеренко Катерина (kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2023-11-14T08:43:30Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Gaida.pdf: 599857 bytes, checksum: f766409f66176b97124732e31362f16f (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2023-11-14T08:44:00Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2023-11-14T08:44:38Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2023-11-14T08:45:26Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2023-11-14T08:45:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gaida.pdf: 599857 bytes, checksum: f766409f66176b97124732e31362f16f (MD5) Previous issue date: 2023en
dc.identifier.isbn978-966-321-462-7
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/7393
dc.language.isouk
dc.relation.ispartofseriesУДК; 004.43
dc.titleДо проблеми зникаючого градієнту при навчанні глибоких штучних нейронних мереж
dc.title.alternativeTowards the problem of vanishing gradient in learning deep artificial neural networks
dc.typeTheses

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Gaida.pdf
Розмір:
585.8 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Матеріали конференцій (ІУСтаТ)