Про математичні аспекти нейронних мереж

Автор(и)

  • А. І. Родюк Донецький національний університет імені Василя Стуса
  • А. В. Луценко Донецький національний університет імені Василя Стуса

Ключові слова:

нейронні мережі, лінійна алгебра, теорія ймовірностей, теорія інформації, чисельні методи, диференціальне числення, градієнтний спуск

Анотація

У роботі ідеться про математичні концепції нейронних мереж, про їх значення в сучасному світі. Проаналізовано значення лінійної алгебри, теорії ймовірності, теорії інформації та чисельних методів для глибокого навчання. На основі цього підкреслено важливість математики для підвищення якості життя, безпеки, стійкості та успішного майбутнього суспільства.

Біографії авторів

А. І. Родюк , Донецький національний університет імені Василя Стуса

здобувачка вищої освіти

А. В. Луценко , Донецький національний університет імені Василя Стуса

д-р філос. з математики, в. о. зав. кафедри прикладної математики та кібербезпеки

Посилання

Nielsen M. A. Neural Networks and Deep Learning. San Francisco: Determination Press, 2015. 431 p.

Bishop C. M. Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer, 2006. 738 p.

Goodfellow I., Bengio Y., Courvill A. Deep Learning. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2016. 800 p.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-12-20

Як цитувати

[1]
Родюк , А.І. і Луценко , А.В. 2024. Про математичні аспекти нейронних мереж. Прикладні аспекти сучасних міждисциплінарних досліджень. (Груд 2024), 257-259.

Номер

Матеріали ІІІ Міжнародної науково-практичної конференції

Розділ

Секція 4. Математика, технології інтернету речей, кібербезпека