Детальная информация
Название | Новые подходы к построению параметризованного нейросетевого решения жесткого дифференциального уравнения // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Физико-математические науки: научное издание. – 2015. – № 2 (218) |
---|---|
Авторы | Лазовская Татьяна Валерьевна ; Тархов Дмитрий Альбертович |
Организация | Министерство образования и науки Российской Федерации |
Выходные сведения | Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2015 |
Коллекция | Общая коллекция |
Тематика | Дифференциальные уравнения ; Нейронные сети ; Математическое моделирование |
УДК | 517.9:004.021(045) |
Тип документа | Статья, доклад |
Тип файла | |
Язык | Русский |
DOI | 10.5862/JPM.218.14 |
Права доступа | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\28883 |
Дата создания записи | 22.10.2015 |
На примере одной модельной задачи исследуются новые алгоритмы нейросетевого моделирования, такие как специальная перегенерация тестовых точек, использование дополнительной информации и гибридный метод. Приведенные в статье подходы можно естественно обобщить на системы обыкновенных дифференциальных уравнений, дифференциальные уравнения более высокого порядка и дифференциальные уравнения в частных производных.
A number of new fundamental problems expanding Vasiliev's and Tarkhov's methodology worked out for neural network models constructed on the basis of differential equations and other data has been stated and solved in this paper.
Количество обращений: 671
За последние 30 дней: 5