Academic Journal
Алгоритм выявления и устранения гетероскедастичности при экспериментальном исследовании глубоких нейросетей
| Τίτλος: | Алгоритм выявления и устранения гетероскедастичности при экспериментальном исследовании глубоких нейросетей |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, 2023. |
| Έτος έκδοσης: | 2023 |
| Θεματικοί όροι: | оценка качества программных решений, глубокая нейронная сеть, вычислительный эксперимент |
| Περιγραφή: | Современный этап развития программной инженерии характеризуется бурным развитием систем искусственного интеллекта на основе технологии глубоких нейросетей. В свою очередь, включение элементов искусственной интеллектуальности ведет к изменению статистических подходов и принципов оценки качества самих нейросетевых, программных решений в ходе вычислительных экспериментов. Это вызвано к жизни фактом непрерывного изменения характеристических свойств обученных нейросетей в процессе их экспериментального использования, наблюдаемой гетероскедастичностью регистрируемых показателей при проведении оценки их качества. Описан алгоритм преодоления указанной специфики оценки качества программных решений на базе глубоких нейросетей для систем искусственного интеллекта. Автоматизация в промышленности, Выпуск 3 2023 |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Γλώσσα: | Russian |
| DOI: | 10.25728/avtprom.2023.03.07 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........9507d39ecd2490a2576b9a039ee1882c |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
καταχωρήστε σχόλιο πρώτοι!