Отрывок: В данном методе используется градиентный алгоритм обучения с учителем, когда сигнал ошибки распространяется от выходного слоя ко входу. Важным моментом выступает дифференцируемость функции активации нейронов. Целью метода является минимизация целевой функции, представляющей собой квадратичную сумму разности между целевым и фактическим значениями. При проведении исследований влияния параметров многослойного персептрона на точность резу...
Название : | Исследование влияния параметров многослойного персептрона на точность колоризации изображений |
Авторы/Редакторы : | Корнилов Е. А. Лезина И. В. |
Дата публикации : | 2021 |
Библиографическое описание : | Корнилов, Е. А. Исследование влияния параметров многослойного персептрона на точность колоризации изображений. - Текст : электронный / Е. А. Корнилов, И. В. Лезина // XVI Королевские чтения : междунар. молодеж. науч. конф., посвящ. 60-летию полета в космос Ю. А. Гагарина : сб. материалов : 5-7 окт. 2021 г. : в 3 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; [науч. ред. М. А. Шлеенков]. - 2021. - Т. 1. - С. 474 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\471671 |
Ключевые слова: | градиентный алгоритм обучения колоризация изображений МЕТОД ОБРАТНОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ ОШИБКИ многослойные персептроны нейронные сети обучение многослойного персептрона параметры многослойных персептронов |
Располагается в коллекциях: | Королевские чтения |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1668-0_2021-474.pdf | 600.44 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.