Программный компонент машинного обучения широких нейронных сетей
Нейронные сети, широкие нейронные сети, машинное обучение, искусственный интеллект
Программный компонент машинного обучения широких нейронных сетей предназначен для обучения широкой нейронной сети на заданном наборе данных, а также вычисления с использованием обученной ранее нейросетевой модели результирующих значений для заданного входного набора параметров. Нейронная сеть, используемая для обучения, представляет собой двухслойный полносвязный персептрон, имеющий 10000 входов и выходов. В качестве функции активации для первого слоя используется функция, называемая линейный выпрямитель (ReLu), которая эффективно справляется с проблемой насыщения, а также ощутимо менее требовательна к вычислительным ресурсам. А для второго слоя используется сигмоида, которая эффективно решает задачу бинарной классификации, формируя двоичные значения на выходах нейронной сети.
Данный программный компонент может быть использовал для создания неглубоких, широких нейронных сетей, которая может более эффективно решать задачи, которые решает классическая глубокая нейронная сеть прямого распределения.
Трокоз Д.А.
проректор по научной работе
Кандидат технических наук
Пащенко Д.В.
ректор
28.23.29
Программная реализация интеллектуальных систем
28.23.37
Нейронные сети
01.02.ER
COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS
Дмитрий
Трокоз
Анатольевич
Руководитель проекта, подбор материала, разработка программы
Пензенский государственный технологический университет, ПензГТУ , ФГБОУ ВО "Пензенский государственный технологический университет"
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пензенский государственный технологический университет"
1045802502690
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные бюджетные учреждения