Статьи за последние 2 года
   
О НЕПОДВИЖНЫХ ТОЧКАХ НЕПРЕРЫВНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ, СВЯЗАННЫХ С ПОСТРОЕНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ / Бетелин В. Б., Галкин В. А. // Докл. РАН. Мат., информатика, проц. упр.— 2022 т. 507.— C. 22-25.— русский
 
Источник: 
 - Выпуск сериального издания ( 1 )
 
Автор: 
 - Персоналии ( 2 )
Постоянная ссылка (СИД2) J2094749339
Название О НЕПОДВИЖНЫХ ТОЧКАХ НЕПРЕРЫВНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ, СВЯЗАННЫХ С ПОСТРОЕНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Автор Бетелин В. Б.
Автор Галкин В. А.
Источник Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления
Страницы/Объём 22-25
Сокращ. назв. источника Докл. РАН. Мат., информатика, проц. упр.
Год 2022
Том 507
Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49991278
Постоянная ссылка (СИД) J20947493
Ключевые слова (авторские) вычислительная неустойчивость%динамический хаос%искусственные нейронные сети%методы оптимизации%методы регуляризации%неподвижные точки
Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ
Дата регистрации в ВИНИТИ 29.12.2022
Язык текста русский
Аннотация Предложен общий топологический подход для конструирования сходящихся искусственных нейронных сетей (ИНС) на основе настройки алгоритмов принятия решений на последовательности итераций непрерывных отображений (слоев ИНС). Отображения выбираются на основе оптимизационных принципов, составляющих основу "обучения ИНС), а принятие решений по результатам обучения многослойной ИНС соответствует отысканию сходящейся последовательности к неподвижной точке. Выявлена существенная для этого класса задач вычислительная неустойчивость, связанная с явлением динамического хаоса и некорректностью этого класса задач. Предложены методы стабилизации, сходящиеся к устойчивым неподвижным точкам отображений, что является отправной точкой для широкого класса математических исследований по оптимизации обучающих наборов при построении ИНС
Тематический раздел Автоматика и радиоэлектроника
Тематический раздел Математика