Дисертаційна робота вирішує актуальне наукове завдання, важливе для галузі навчання нейронних мереж. Вона містить нові науково обґрунтовані результати:- удосконалено методи градієнтного спуску на основі положень нелінійної динаміки, що дозволило збільшити швидкість збіжності градієнтних алгоритмів оптимізації під час навчання нейронних мереж;- вперше розроблено метод пошуку параметрів удосконалених методів градієнтного спуску на основі положень нелінійної динаміки на основі розв'язання оптимізаційних завдань на класі комплексних поліномів, що дозволило забезпечити ефективну реалізацію розроблених методів;- набули подальшого розвитку методи навчання нейронних мереж на основі удосконалених методів градієнтного спуску, що дозволило зменшити час навчання нейронних мереж при вирішенні задач сегментації та класифікації.

Постачальник даних: УкрІНТЕІ (Український Інститут науково-технічної експертизи та Інформації)

  Завантажити автореферат