МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ СИНТЕЗ ФУНКЦИЙ ПОТЕРЬ В НЕЙРОННЫХ СЕТЯХ ЭВОЛЮЦИОННЫМИ АЛГОРИТМАМИ1 : доклад, тезисы доклада

Описание

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

Конференция: РЕШЕТНЕВСКИЕ ЧТЕНИЯ; Красноярск; Красноярск

Год издания: 2023

Ключевые слова: нейронные сети, многокритериальная оптимизация, ряд Тейлора, дифференци- альная эволюция, функция потерь, python, neural networks, multi-objective optimization, taylor series, differential evolution, loss function

Аннотация: Нейронные сети сегодня активно используются, ракетно-космическая отрасль не исключение. Функция потерь является фундаментальным аспектом обучения моделей и путем ее оптимизации можно достичь лучших результатов. Neural networks are useful tool today, the rocket and space industry are no exception. The loss function is a fundamental Показать полностьюaspect of model learning and by optimizing it, we can achieve better results.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Решетневские чтения

Номера страниц: 94-96

Место издания: Красноярск

Персоны

  • Морозов Э.В. (Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева)
  • Становов В.В. (Сибирский федеральный университет)

Вхождение в базы данных