Осипов, В. Ю. (доктор технических наук; профессор). Метод настройки ассоциативной интеллектуальной системы на входные сигналы [Текст] / В. Ю. Осипов> // Информационные технологии. - 2012. - № 9 ; Нейросетевые технологии. - 2012. - № 9. - С. 53-59. - Библиогр.: с. 59 (13 назв.). - (Нейросетевые технологии. - 2012. - № 9. - С. 53-59) . - ISSN 1684-6400. - журнал в журнале
Рубрики: Радиоэлектроника Искусственный интеллект. Экспертные системы Вычислительная техника Имитационное компьютерное моделирование Кл.слова (ненормированные): АИС -- ассоциативные интеллектуальные системы -- РНС -- рекуррентные нейронные сети -- обработка информации -- программное моделирование -- акустические сигналы Аннотация: Рассмотрен метод настройки ассоциативной интеллектуальной системы на входные сигналы с учетом текущей загрузки системы. inft/2012/9 : Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Осипов, В. Ю. (доктор технических наук). Рекуррентная нейронная сеть со структурой слоев в виде двойной спирали [Текст] / В. Ю. Осипов> // Информационные технологии. - 2014. - № 7 ; Нейросетевые технологии. - 2014. - № 7. - С. 55-60. - Библиогр.: с. 60 (11 назв.). - (Нейросетевые технологии. - 2014. - № 7. - С. 55-60) . - ISSN 1684-6400. - журнал в журнале
Рубрики: Радиоэлектроника Искусственный интеллект. Экспертные системы Кл.слова (ненормированные): РНС -- динамические сигналы -- математическое моделирование -- обработка информации -- рекуррентные нейронные сети -- синапсы Аннотация: Предложен усовершенствованный метод обработки информации в двухслойной рекуррентной нейронной сети с управляемыми синапсами. inft/2014/7 : Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |
Крупа, Татьяна Викторовна (кандидат психологических наук; президент). Новый подход к процессу автоматизации обучения на основе данных о поведении пользователей в цифровых библиотеках [Текст] / Т. В. Крупа> // Научные и технические библиотеки. - 2022. - № 4. - С. 126-136. - Библиогр.: с. 134-136 (19 назв.) . - ISSN 0130-9765
Рубрики: Библиотечное дело Автоматизация библиотечных процессов Кл.слова (ненормированные): РНС -- автоматизация обучения -- машинное обучение -- моделирование образовательных траекторий -- образовательные траектории -- поведение пользователей -- пользователи -- рекуррентная нейронная сеть -- цифровые библиотеки Аннотация: Представлена математическая модель применения рекуррентной сети с внешней памятью. Она предназначена для предсказания оптимальной образовательной траектории пользователя в цифровых информационных средах, к которым могут быть отнесены цифровые библиотеки. Основная задача, решаемая с помощью метода машинного обучения, основанного на применении нейронных сетей, - индивидуализация образовательных траекторий пользователя. В основе метода лежат две разновидности рекуррентных нейронных сетей: классическая с сигмоидальной функцией активации и сеть с долгой краткосрочной памятью LSTM (Long Short-Term Memory). Результаты проведенных экспериментов показали существенные преимущества применения рекуррентных нейронных сетей для предсказания шагов образовательной траектории по сравнению с аналогичными методами. Таким образом, разработанная модель имеет более высокую точность предсказания. Основная область ее применения - предсказание оптимальной образовательной траектории пользователя в цифровой информационной среде, в частности - цифровой библиотеке. Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден) |