Готові списки джерел за темами / Градієнтний алгоритм навчання

Зміст

  1. Статті в журналах
  2. Дисертації

Добірка наукової літератури з теми "Градієнтний алгоритм навчання"

Автор: Grafiati
Опубліковано: 30 травня 2022
Оновлено: 31 липня 2025

Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями

Оберіть тип джерела:

Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Градієнтний алгоритм навчання".

Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.

Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.

Статті в журналах з теми "Градієнтний алгоритм навчання"

1

ЧАНКВЕТАДЗЕ, Д. Р., та Л. І. ФЕШАНИЧ. "ІНТЕГРАЦІЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ТА ЦИФРОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ У ВИРОБНИЦТВО ДРОНІВ: ІННОВАЦІЙНІ ПІДХОДИ ДО ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ". Вісник Херсонського національного технічного університету, № 3(90) (27 листопада 2024): 315–23. http://dx.doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2024.3.39.

Повний текст джерела
Анотація:
У статті розглядається сучасний підхід до автоматизації виробництва дронів через інтеграцію новітніх технологій, зокрема штучного інтелекту (ШІ) та гнучких виробничих систем. Важливість ШІ в автоматизації підкреслюється через можливість адаптації виробничих ліній та зменшення витрат завдяки прогнозуванню збоїв і оптимізації процесів на основі аналізу великих даних. Проаналізовані методи автоматизації, такі як правила навчання нейронних мереж (правило Хебба, "дельта", змагання та градієнтний спуск), використовуються для вдосконалення процесів на різних етапах виробництва. Підходи навчання з під
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
2

Норкін, Володимир Іванович, Антон Юрійович Козирєв та Богдан Володимирович Норкін. "Сучасні стохастичні квазіградієнтні алгоритми оптимізації". International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics" 69, № 2 (2024): 71–83. http://dx.doi.org/10.34229/1028-0979-2024-2-6.

Повний текст джерела
Анотація:
Стохастична оптимізація стала провідним методом у різних галузях, таких як машинне навчання, нейронні мережі та обробка сигналів. Ці задачі спрямовані на мінімізацію цільової функції із зашумленими та невизначеними даними. Всебічно порівнюються сучасні квазіградієнтні методи стохастичної оптимізації, ілюструються їхні основні принципи, властивості збіжності та практичні застосування. Вводяться основні поняття градієнтного спуску, стохастичної апроксимації та оптимізації, після чого детально пояснюються методи оптимізації. Поглиблено аналізуються адаптивні стохастичні градієнтні методи, акценту
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
3

Л., С. КОРЯШКІНА, та В. СИМОНЕЦЬ Г. "ЗАСТОСУВАННЯ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ОБРОБКИ КОМЕНТАРІВ ПІД НАВЧАЛЬНИМ МАТЕРІАЛОМ НА ВІДЕОХОСТИНГУ «YOUTUBE»". Science and Transport Progress. Bulletin of Dnipropetrovsk National University of Railway Transport, № 6(90) (8 квітня 2020): 33–42. https://doi.org/10.15802/stp2020/225264.

Повний текст джерела
Анотація:
<strong>Мета.</strong>&nbsp;Автори мають на меті виявлення токсичних коментарів на відеохостингу &laquo;YouTube&raquo; під навчальним матеріалом шляхом класифікації неструктурованого тексту за допомогою комбінації методів машинного навчання.&nbsp;<strong>Методика.</strong>&nbsp;У роботі із зазначеним типом даних використано методи попередньої обробки для очищення, нормалізації, представлення текстових даних у вигляді, прийнятному для подальшої роботи на ЕОМ. Безпосередньо для віднесення коментарів до класу &laquo;токсичні&raquo; використано класифікатор логістичної регресії, метод класифікації
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
4

Козяр, Микола Миколайович, та Лариса Валеріївна Філіппова. "Оцінка ефективності алгоритмів класифікації машинного навчання для різних галузей застосування". 30 жовтня 2024. https://doi.org/10.5281/zenodo.14066294.

Повний текст джерела
Анотація:
<em>У статті проаналізовано сучасні питання вибору оптимальних алгоритмів класифікації машинного навчання для різних сфер використання. Обґрунтовано потребу в порівняльному аналізі ефективності основних класифікаційних алгоритмів, оскільки кожен із них має свої сильні та слабкі сторони, що суттєво впливають на продуктивність у конкретних умовах.</em> <em>Основна мета дослідження полягає у комплексній оцінці алгоритмів класифікації за показниками точності, швидкості обробки, стійкості до шуму та обчислювальної складності. Застосовано методи огляду літератури, емпіричного тестування алгоритмів н
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.

Дисертації з теми "Градієнтний алгоритм навчання"

1

Перепеліцин, Сергій Олександрович, та Sergiy Perepelitsyn. "Технологія налаштовування радіомережі в умовах завад інтеграцією маршрутизації та самонавчання". Thesis, Національний авіаційний університет, 2021. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/49767.

Повний текст джерела
Анотація:
Дисертаційна робота присвячене розв'язання науково-технічної задачі зі створення інформаційної технології моделювання ефективного контролю за топологією однорангової мобільної радіомережі, що само налагоджується, тактичного рівня й управління зміною показників її функціонування в умовах впливу радіоперешкод та радіоелектронної протидії (РЕБ). У дисертаційній роботі вперше запропоновано нова топологія, що відрізняється від відомих тим, що включає елементи навчання поведінки мережі в умовах перешкод. Введені нові процеси інтелектуальної системи керування вузлом мобільної радіомережі: пошукова
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
2

Ломотин, К. Е. "Сравнение алгоритмов адаптивного и градиентного бустинга в задаче классификации текстов". Thesis, Сумский государственный университет, 2017. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/65585.

Повний текст джерела
Анотація:
Работа посвящена сравнению двух наиболее популярных алгоритмов бустинга: AdaBoost и градиентного бустинга в задаче классификации научных статей по рубрикам первого уровня УДК. Главное различие этих алгоритмов заключается в методе коррекции весовых коэффициентов и параметров базовых моделей, входящих в их состав.
Стилі APA, Harvard, Vancouver, ISO та ін.
Ми пропонуємо знижки на всі преміум-плани для авторів, чиї праці увійшли до тематичних добірок літератури. Зв'яжіться з нами, щоб отримати унікальний промокод!

До бібліографії