Neural networks in Machine learning
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
В статті розглянуті основи роботи з нейронними мережами, особливу увагу приділено моделі мережі під назвою «перцептрон», запровадженої Френком Розенблаттом. До того ж було розкрито тему найпоширеніших мов програмування, що дозволяють втілити нейронні мережі у життя, шляхом створення програмного забезпечення, пов`язаного з ними.
The paper covers the basic principles of Neural Networks’ work. Special attention is paid to Frank Rosenblatt’s model of the network called “perceptron”. In addition, the article touches upon the main programming languages used to write software for Neural Networks.
The paper covers the basic principles of Neural Networks’ work. Special attention is paid to Frank Rosenblatt’s model of the network called “perceptron”. In addition, the article touches upon the main programming languages used to write software for Neural Networks.
Опис
Ключові слова
нейронні мережі , машинне навчання , поріг , зміщення , синапси , архитектура прямого зв`язку , точність , перцептрон , пороговий нейрон , прихований шар , шар входу , шар виходу , оптимізатори , Neural Networks , Machine Learning , threshold , bias , synapses , feedforward architecture , accuracy , perceptron , binary threshold neuron , hidden layer , input layer , output layer , optimizers
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Medvedieva S. O. Neural networks in Machine learning [Електронний ресурс] / S. O. Medvedieva, I. V. Bogach, V. A. Kovenko // Матеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 13-15 березня 2019 р. – Електрон. текст. дані. – 2019. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-hum/all-hum-2019/paper/view/7062.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- A short online-book about basic concepts of NN. [Electronic resource]. - Mode of access: URL: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html.
- Fitting NN in R example. [Electronic resource]. - Mode of access: URL: https://datascienceplus.com/fitting-neural-networkin-r/.
- Fitting NN in Python example. [Electronic resource]. - Mode of access: URL: https://towardsdatascience.com/how-to-builda-neural-network-with-keras-e8faa33d0ae4.
- Fitting NN in Java example. [Electronic resource]. - Mode of access: URL: https://dzone.com/articles/designing-a-neuralnetwork-in-java.