<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Огляд алгоритмів навчання нейронних мереж

Анотація

У даній роботі проаналізовано алгоритми навчання нейронных мереж для розв ’язання задач дискретної та неперервної оптимізації.
In this paper has been analyzed algorithms for neural networks training to solve discrete and continuous optimization tasks.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Бібліографічний опис

Огляд алгоритмів навчання нейронних мереж [Електронний ресурс] / А. Р. Дзюба, Є. О. Звуздецький, С. Г. Кривогубченко, Ю. Ю. Іванов // Матеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/11518.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (5)

  1. Dive into Deep Learning. Optimization Algorithms [Web resource] / A. Zhang, Z.C. Lipton, M. Li, A.J. Smola. - 682 p. - Access mode:https://d21.ai/chapter_optimization/index.html.
  2. Kingma D.P. Adam: A Method For Stochastic Optimization [Web Resource] / D.P. Kingma, J.L. Ba. - 2014. -15 p. - Access mode: https://amv.org/pdf71412.6980.pdf.
  3. Tato A.A.N. Improving ADAM Optimizer / A.A.N. Tato, N. Nkambou // Workshop track - ICLR 2018. - 2018. - 4 p.
  4. An Improved Elastic Net Method for Traveling Salesman Problem / J. Yi, G. Yang, Z. Zhang, Z. Tang // Neurocomputing. - 2009. - Vol. 72. - P. 1329-1335.
  5. Helsgaun K. An Effective Implementation of k-opt Moves for the Lin-Kemighan TSP Heuristic [Web Resource] / K. Helsgaun. - Access mode: http://akira.ruc.dk/~keld/researcli/LKH/KoptReport.pdf. - 99 p.