Логотип репозиторію
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Српски
  • Yкраї́нська
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь. Забули пароль?
Логотип репозиторію
  • Фонди та зібрання
  • Пошук за критеріями
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Српски
  • Yкраї́нська
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь. Забули пароль?
  1. Головна
  2. Переглянути за автором

Перегляд за Автор "Morozova Hanna"

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
  • Вантажиться...
    Ескіз
    Документ
    До проблеми зникаючого градієнту при навчанні глибоких штучних нейронних мереж
    (2023) Гайда А. Ю.; Михелєв І. Л.; Морозова Г. С.; Gaida Anatolii; Mykhelev Ihor; Morozova Hanna
    У статті розглянута актуальна проблема зникаючого градієнту, що має місце при навчанні і використанні повнозв'язних глибоких штучних нейронних мереж. У роботі зроблено спробу аналізу особливостей виникнення проблеми зникаючого градієнту глибоких нейронних мереж та зроблено спробу часткового подолання зазначеної проблеми шляхом модифікації алгоритму навчання мережі. Показані результати практичної апробації результатів аналізу і розроблених рішень.
  • Ескіз недоступний
    Документ
    До проблеми локальних мінімумів при навчанні глибоких нейронних мереж
    (2024-09) Гайда А. Ю.; Морозова Г. С.; Лученков Є. Є.; Gaida Anatolii; Morozova Hanna
    В роботі розглянута проблема локальних мінімумів при навчанні повнозв’язних штучних нейронних мереж, що виявляється у завмиранні навчання в області нераціональних або неприйнятних рішень. Виконано порівняльний аналіз стану мережі при потраплянні у локальний мінімум для нейронних мереж з різною кількістю шарів. На основі результатів аналізу запропонована модель навчання, що дозволяє зменшити вплив локальних мінімумів на процес навчання глибоких нейронних мереж шляхом визначення нейронів, що обумовлюють завмирання процесу навчання, і їх модифікації для виходу з локального мінімуму. Показані результати практичної апробації розробленої моделі.
  • Вантажиться...
    Ескіз
    Документ
    Математичні методи системного аналізу мореплавства
    (2023) Гайдаєнко, О. В.; Морозова Г. С.; Гайдаєнко В. А.; Haidaienko Oksana; Haidaienko Viacheslav; Morozova Hanna
    Розглянуто використання різних математичних методів для аналізу даних у мореплавстві. Морська індустрія стикається з величезним обсягом даних, які стосуються переміщення суден, метеорологічних умов, експлуатаційних показників та інших параметрів. Застосування математичних методів дозволяє ефективно обробляти, аналізувати та інтерпретувати ці дані для здійснення кращих рішень.

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Налаштування куків
  • Угода користувача
  • Надіслати відгук