Аналіз глибоких моделей нейронних мереж на базі обмежених машин Больцмана
Проведено аналіз моделей глибоких нейронних мереж та методів їх навчання, в результаті якого запропонована класифікація і наведена порівняльна характеристика, а також виділені переваги та недоліки архітектур глибоких нейромереж. Проведено експериментальне дослідження з навчання за допомогою обмежено...
Main Authors: | , , |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University
2018-03-01
|
Series: | Системи обробки інформації |
Subjects: | |
Online Access: | http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/18503/soi_2018_1_18.pdf |
id |
doaj-4bb5ba2bdaeb40ddb02af1a28a84d61e |
---|---|
record_format |
Article |
spelling |
doaj-4bb5ba2bdaeb40ddb02af1a28a84d61e2020-11-24T22:14:26ZengIvan Kozhedub Kharkiv National Air Force UniversityСистеми обробки інформації1681-77102518-16962018-03-011(152)10811710.30748/soi.2018.152.1618503Аналіз глибоких моделей нейронних мереж на базі обмежених машин БольцманаПришляк М.Ю.Субботин С.А.Олейник А.А.Проведено аналіз моделей глибоких нейронних мереж та методів їх навчання, в результаті якого запропонована класифікація і наведена порівняльна характеристика, а також виділені переваги та недоліки архітектур глибоких нейромереж. Проведено експериментальне дослідження з навчання за допомогою обмеженої і глибокої машин Больцмана, а також глибокої мережі довіри для вирішення задачі класифікації на прикладі завдання медичного діагностування раку грудей із застосуванням відкритої бібліотеки Deeplearning4J для побудови нейромоделей. Проведені експерименти дозволили отримати залежності витрат пам'яті ЕОМ програмних реалізацій досліджуваних методів від розмірності вибірок, а також сформулювати рекомендації щодо вибору архітектури глибоких мереж при вирішенні задач класифікації.http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/18503/soi_2018_1_18.pdfглибока нейронна мережамашинне навчаннямашина Больцманакласифікація |
collection |
DOAJ |
language |
English |
format |
Article |
sources |
DOAJ |
author |
Пришляк М.Ю. Субботин С.А. Олейник А.А. |
spellingShingle |
Пришляк М.Ю. Субботин С.А. Олейник А.А. Аналіз глибоких моделей нейронних мереж на базі обмежених машин Больцмана Системи обробки інформації глибока нейронна мережа машинне навчання машина Больцмана класифікація |
author_facet |
Пришляк М.Ю. Субботин С.А. Олейник А.А. |
author_sort |
Пришляк М.Ю. |
title |
Аналіз глибоких моделей нейронних мереж на базі обмежених машин Больцмана |
title_short |
Аналіз глибоких моделей нейронних мереж на базі обмежених машин Больцмана |
title_full |
Аналіз глибоких моделей нейронних мереж на базі обмежених машин Больцмана |
title_fullStr |
Аналіз глибоких моделей нейронних мереж на базі обмежених машин Больцмана |
title_full_unstemmed |
Аналіз глибоких моделей нейронних мереж на базі обмежених машин Больцмана |
title_sort |
аналіз глибоких моделей нейронних мереж на базі обмежених машин больцмана |
publisher |
Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University |
series |
Системи обробки інформації |
issn |
1681-7710 2518-1696 |
publishDate |
2018-03-01 |
description |
Проведено аналіз моделей глибоких нейронних мереж та методів їх навчання, в результаті якого запропонована класифікація і наведена порівняльна характеристика, а також виділені переваги та недоліки архітектур глибоких нейромереж. Проведено експериментальне дослідження з навчання за допомогою обмеженої і глибокої машин Больцмана, а також глибокої мережі довіри для вирішення задачі класифікації на прикладі завдання медичного діагностування раку грудей із застосуванням відкритої бібліотеки Deeplearning4J для побудови нейромоделей. Проведені експерименти дозволили отримати залежності витрат пам'яті ЕОМ програмних реалізацій досліджуваних методів від розмірності вибірок, а також сформулювати рекомендації щодо вибору архітектури глибоких мереж при вирішенні задач класифікації. |
topic |
глибока нейронна мережа машинне навчання машина Больцмана класифікація |
url |
http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/18503/soi_2018_1_18.pdf |
work_keys_str_mv |
AT prišlâkmû analízglibokihmodelejnejronnihmerežnabazíobmeženihmašinbolʹcmana AT subbotinsa analízglibokihmodelejnejronnihmerežnabazíobmeženihmašinbolʹcmana AT olejnikaa analízglibokihmodelejnejronnihmerežnabazíobmeženihmašinbolʹcmana |
_version_ |
1725798876444622848 |