Please use this identifier to cite or link to this item:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/65211
Title: | Актуальність і перспективи градієнтного методу опимізації у навчані штучних мереж |
Authors: | Короленко, Енвєр |
Keywords: | градієнтний метод штучні мережі оптимізація навчання |
Issue Date: | 4-Apr-2024 |
Publisher: | Національний авіаційний університет |
Citation: | Короленко Е. Актуальність і перспективи градієнтного методу оптимізації у навчані штучних мереж // Політ. Сучасні проблеми науки: тези доповідей XXIV Міжнародної науково-практичної конференції здобувачів вищої освіти і молодих вчених. - Національний авіаційний університет. - Київ, 2-5 квітня 2024. - с.138-139. |
Abstract: | Градієнтний метод оптимізації є важливим і невід'ємним елементом навчання штучних нейронних мереж у сучасному світі штучного інтелекту. Його актуальність визначається зростанням ролі та складності нейронних мереж у вирішенні різноманітних завдань, а також появою нових алгоритмів та технік оптимізації, які постійно вдосконалюються. |
Description: | 1 Майстер-клас ШІ. URL: https://www.unite.ai/uk/що-таке-градієнтний-спуск/ (Дата звернення: 20.03.2024). 2 Градієнтний спуск. URL: https://robotdreams.cc/uk/blog/331-gradiyentniy-spusk-algoritmta- priklad-na-python (Дата звернення: 20.03.2024). |
URI: | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/65211 |
Appears in Collections: | Політ. Сучасні технології у створенні комп’ютеризованих систем керування |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
с.138-139.pdf | тези доповідей | 295.88 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.