Программа анализа влияния эффекта RIF на сходимость градиентных методов обучения
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ SGD, MOMENTUM, NAG, ADAGRAD, ADADELTA, ADAM ,  ДИСКРЕТНАЯ МОДЕЛЬ,   СЕТЬ ЭФФЕКТ RIF.
Программа предназначена для анализа влияния гиперпараметров модели эффекта RIF на сходимость модели обучения. Программа реализует модификацию sадаптивных градиентных методов обучения нейронной сети SGD, Momentum, NAG, Adagrad, Adadelta, Adam на основе непрерывной и дискретной модели нейронной сети эффекта RIF. Программа позволяет генерировать модельную выборку с почти идеальной разделимостью классов, загружать реальные данные, оптимизировать параметры модели нейронной сети, градиентных методов оптимизации, гиперпараметры модели эффекта RIF, а так же строить графические зависимости для откладки модели обучения.
Программа позволяет генерировать модельную выборку с почти идеальной разделимостью классов, загружать реальные данные, оптимизировать параметры модели нейронной сети, градиентных методов оптимизации, гиперпараметры модели эффекта RIF, а так же строить графические зависимости для откладки модели обучения.
Куликовских И.М.
доцент
Кандидат технических наук
Богатырев В.Д.
Врио ректора
28.23.27
Интеллектуальные робототехнические системы
28.23.25
Модели и системы обучения
28.23.23
Модели когнитивной психологии
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
01.02.ER
COMPUTER SCIENCE, CYBERNETICS
Илона
Куликовских
Марковна
Постановка и формализация задачи
Минобрнауки России
Министерство образования и науки Российской Федерации
1047796287440
Организация
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральные государственные казенные учреждения
Самарский университет
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П.Королева"
1026301168310
Организация
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Федеральные государственные автономные учреждения