Главная Упрощенный режим Описание Шлюз Z39.50
Авторизация
Фамилия
Пароль
 

Базы данных


- результаты поиска

Вид поиска

Область поиска
Формат представления найденных документов:
полныйинформационныйкраткий
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>K=РНС<.>)
Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3
1.


    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
УДК
ББК 32.813 + 32.973-018.2
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)


Найти похожие

2.


    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
УДК
ББК 32.813
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)


Найти похожие

3.


    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
УДК
ББК 78с
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)

Найти похожие

 
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)