Search academic texts

Information × Registration Number 2123U003985, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Іванькова Анна Русланівна popup.publication 01-01-2023 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/59497 popup.publisher Київ Description У даній роботі було розглянуто чотири методи ініціалізації ваг нейронних мереж - ініціалізація нулями, випадковими числами, Ксав'є Глорота і Каймінга Хі - та принципи їх використання. Проаналізовано недоліки та переваги кожного методу. Було обрано завдання – класифікація рукописних цифр з набором даних MNIST. На основі створеної нейронної мережі проводиться порівняння збіжності оптимізаційного алгоритму при використанні різних методів ініціалізації. У результаті роботи було зроблено висновки щодо ефективності кожного методу та обрано найкращий з них, що відповідає меті роботи. Обсяг пояснювальної записки – 68 стр., кількість ілюстрацій – 27, кількість додатків – 4. Ключові слова: нейронна мережа, методи ініціалізації, збіжність, Python. popup.nrat_date 2025-01-29 Close