КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
L Науково-технічна конференція факультету комп'ютерних систем і автоматики (2021)

Розмір шрифта: 
ОГЛЯД АЛГОРИТМІВ НАВЧАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
Анастасія Русланівна Дзюба, Єгор Звуздецький, Сергій Кривогубченко, Юрій Іванов

Остання редакція: 2021-03-09

Анотація


У даній роботі проаналізовано алгоритми навчання нейронних мереж для розв’язання задач дискретної та неперервної оптимізації.

 

Abstract. In this paper has been analyzed algorithms for neural networks training to solve discrete and continuous optimization tasks.


Ключові слова


оптимізація, нейромережі, навчання, еластична мережа, ADAM; optimization, neural network, training, elastic net, ADAM

Посилання


1. Dive into Deep Learning. Optimization Algorithms [Web resource] / A. Zhang, Z.C. Lipton, M. Li, A.J. Smola. – 682 p. – Access mode:https://d2l.ai/chapter_optimization/index.html.

 

2. Kingma D.P. Adam: A Method For Stochastic Optimization [Web Resource] / D.P. Kingma, J.L. Ba. – 2014. – 15 p. – Access mode: https://arxiv.org/pdf/1412.6980.pdf.

 

3. Tato A.A.N. Improving ADAM Optimizer / A.A.N. Tato, N. Nkambou  // Workshop track – ICLR 2018. – 2018. – 4 p.
An Improved Elastic Net Method for Traveling Salesman Problem / J. Yi, G. Yang, Z. Zhang, Z. Tang // Neurocomputing. – 2009. – Vol. 72. – P. 1329-1335.

 

4. Helsgaun K. An Effective Implementation of k-opt Moves for the Lin-Kernighan TSP Heuristic [Web Resource] / K. Helsgaun. – Access mode: http://akira.ruc.dk/~keld/research/LKH/KoptReport.pdf. – 99 p.


Повний текст: PDF