СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВ ИЗМЕНЕНИЯ СКОРОСТИ ОБУЧЕНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В РАЗЛИЧНЫХ ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ

Список литературы

• Толстых А.А. Оценка гиперпараметров сверточных нейронных сетей для классификации объектов / А.А.Толстых, А.Н.Голубинский // Автоматизация в промышленности. 2021. –No 10.–С. 49–53.

• Толстых А.А. Алгоритм выбора архитектуры полносвязной сети в задачах распознавания изображений на основе сверточных нейронных сетей / А.А. Толстых, А.Н. Голубинский // Радиолокация, навигация, связь. Сборник трудов XXVМеждународной научно-технической конференции, посвященной 160-летию со дня рождения А.С. Попова: в 6-ти томах/Воронежский государственный университет, АО «Концерн "Созвездие». –2019. –С. 156–163.

• Хайкин С. Нейронные сети Полный курс. 2–е изд. /С. Хайкин. –Москва : Вильямс, 2006. –1104 с.

• Гудфеллоу Я. Глубокое обучение / Я.Гудфеллоу, И.Бенджио, А. Курвилль. –Москва : ДМК Пресс, 2017. –652с

• Кигма Д.П.Адам: Метод стохастической оптимизации / Д.П. Кигма, Дж. Ба, П. Диедерик // 3 Международная конференция обучения представлений, 2015. –C. 1–15.

• Вильямовский Б.М. Повышение эффективности обучения методом Левенберга-Марквардта / Б.М.Вильямовский, Х. Ю // Институт инженеров электротехники и электроники Транзакции в нейронных сетях, 2010. –Т.21.–No 6. –С.930–937.

• Левковитц А. Фаза глубокого обучения с большой скоростью обучения: механизм катапульты / А. Левковитц, Ю.Бахри, Е. Диери др. // Репозиторий компьютерных исследований, 2020. –T.abs/ 2003.02218 –C. 1–25.

• Хаган М. Разработка нейронных сетей / М. Хаган, Х.Демут, М. Бил. –Боулдер: Кампус Паб. Сервис, Книжный магазин университета Колорадо, 2002. –736 с.

• Бишоп М. Распознавание образов и машинное обучение / М. Бишоп. –Спрингер, 2006. –738 c.

• Домашняя страница Яна ЛеКуна // База данных рукописных цифр MNIST, Янн ЛеКун, Коринна Кортес и Крис Берджес: [Электронный ресурс]. URL: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ (дата обращения: 22.05.2022).