АЛГОРИТМ ЗНАХОДЖЕННЯ ЗНАЧУЩИХ ФАКТОРІВ КОМП'ЮТЕРНОЇ МОДЕЛІ МЕТОДАМИ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ

Автор(и)

  • Наталія ОРЄХОВА Інститут кібернетики імені В. М. Глушкова НАН України Автор
  • Олександр ЛУК'ЯНОВ Інститут кібернетики імені В. М. Глушкова НАН України Автор

DOI:

https://doi.org/10.17721/3041-2323.2024.242-247

Ключові слова:

моделювання, вибір ознак, нейронна мережа, щільний рівень, функція активації, кількість епох, вибірка даних, навчання, прогноз, значущість атрибутів

Анотація

Запропоновано алгоритм на основі невеликої нейронної мережі для відбору ознак для наборів даних, у яких кількість навчальних вибірок трохи перевищує кількість атрибутів.

Посилання

Bigdan, V. B., Pepelyaev, V. A., & Chornyi, Y. M. (2006). Unified scheme for optimization–simulation experiments. Problems of Programming, 2-3, 728–733 [in Ukrainian].

Chollet, F. (2021). Deep learning with Python. Simon and Schuster.

Keras. (n. d.). About Keras. Retrieved May 6, 2025, from https://keras.io/about/

Title

Завантаження

Опубліковано

01.10.2024

Номер

Том 1 № 1 (2024): ПРИКЛАДНІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ ТА ТЕХНОЛОГІЇ В ЦИФРОВОМУ СУСПІЛЬСТВІ

Розділ

Статті

Ліцензія

Авторське право (c) 2024 Прикладні інформаційні системи та технології в цифровому суспільстві

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.