РЕШЕНИЕ РЕГРЕССИОННЫХ ЗАДАЧ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ

Описание

Перевод названия: SOLVING REGRESSION PROBLEMS WITH NEURAL NETWORKS

Тип публикации: доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Конференция: МОЛОДЫЕ УЧЕНЫЕ В РЕШЕНИИ АКТУАЛЬНЫХ ПРОБЛЕМ НАУКИ; Красноярск; Красноярск

Год издания: 2023

Ключевые слова: neural networks, regression tasks, neural network training, predictive values, нейронные сети, задачи регрессии, обучение нейронных сетей, прогнозные значения

Аннотация: Для решения слабо формализованных задач (требующих трудоемких вычислений) целесообразно использовать нейронные сети. Эти задачи включают в себя решения таких задач, в которых нет четких алгоритмов получения желаемых результатов - это класс экономических задач, решаемых с помощью нейронных сетей. Именно их способность обобщать и выяПоказать полностьювлять скрытые зависимости внутри элементов сети позволяет им справляться с подобными задачами. Поэтому тема нейронных сетей является крайне актуальной в наши дни. To solve poorly formalized tasks (requiring time-consuming calculations), it is advisable to use neural networks. These tasks include solving such problems in which there are no clear algorithms for obtaining the desired results - this is a class of economic problems solved with the help of neural networks. It is their ability to generalize and identify hidden dependencies within the elements of the network that allows them to cope with such tasks. Therefore, the topic of neural networks is extremely relevant these days.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: МОЛОДЫЕ УЧЕНЫЕ В РЕШЕНИИ АКТУАЛЬНЫХ ПРОБЛЕМ НАУКИ

Номера страниц: 822-824

Место издания: Красноярск

Издатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"

Персоны

  • Храпунова Е. В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Марченко А. В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)

Вхождение в базы данных