До проблеми локальних мінімумів при навчанні глибоких нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorГайда А. Ю.
dc.contributor.authorМорозова Г. С.
dc.contributor.authorЛученков Є. Є.
dc.contributor.authorGaida Anatolii
dc.contributor.authorMorozova Hanna
dc.date.accessioned2025-06-09T11:18:17Z
dc.date.available2025-06-09T11:18:17Z
dc.date.issued2024-09
dc.descriptionГайда, А. Ю. До проблеми локальних мінімумів при навчанні глибоких нейронних мереж = To the problem of local minima in learning deep neural networks / А. Ю. Гайда, Г. С. Морозова, Є. Є. Лученков // Матеріали ХV міжнар. наук.-техн. конф. "Інновації в суднобудуванні та океанотехніці". – Миколаїв : НУК, 2024. – С. 975–980.
dc.description.abstractВ 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.
dc.description.abstract1The paper examines the problem of local minima in the training of fully connected artificial neural networks, which manifests itself in the freezing of training in the area of irrational or unacceptable solutions. A comparative analysis of the state of the network upon reaching a local minimum for neural networks with different number of layers is performed. Based on the results of the analysis, a learning model is proposed, which allows reducing the influence of local minima on the learning process of deep neural networks by identifying the neurons that cause the learning process to freeze and modifying them to exit the local minima. The results of practical testing of the developed model are shown.
dc.description.provenanceSubmitted by Olena Marshak (olena.marshak@nuos.edu.ua) on 2025-06-06T22:37:56Z workflow start=Step: reviewstep - action:claimaction No. of bitstreams: 1 Gaida_Morozova.pdf: 9592512 bytes, checksum: df611249cf9c47e7df6a8ca0edb5e288 (MD5)en
dc.description.provenanceStep: reviewstep - action:reviewaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-06-09T11:12:56Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: editstep - action:editaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-06-09T11:17:37Z (GMT)en
dc.description.provenanceStep: finaleditstep - action:finaleditaction Approved for entry into archive by Диндеренко Катерина(kateryna.dynderenko@nuos.edu.ua) on 2025-06-09T11:18:17Z (GMT)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-06-09T11:18:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Haida_Morozova_Luchenkov: 9592512 bytes, checksum: df611249cf9c47e7df6a8ca0edb5e288 (MD5) Previous issue date: 2024-09en
dc.identifier.isbn978-966-321-473-3
dc.identifier.urihttps://eir.nuos.edu.ua/handle/123456789/10676
dc.language.isouk
dc.relation.ispartofseriesУДК; 004.43
dc.subjectштучна нейронна мережа
dc.subjectглибока нейронна мережа
dc.subjectнавчання штучної нейронної мережі
dc.subjectлокальний мінімум
dc.subjectглобальний мінімум
dc.subject«Іриси Фішера»
dc.subject«Червоне вино»
dc.subjectartificial neural network
dc.subjectdeep neural network
dc.subjectartificial neural network training
dc.subjectlocal minimum
dc.subjectglobal minimum
dc.subject“Fisher irises”
dc.subject“Red wine”
dc.titleДо проблеми локальних мінімумів при навчанні глибоких нейронних мереж
dc.title.alternativeTo the problem of local minima in learning deep neural networks
dc.typeTheses

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Haida_Morozova_Luchenkov
Розмір:
9.15 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
4.38 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Матеріали конференцій (ІУСтаТ)