ОБ ИНТЕРПОЛЯЦИИ И АППРОКСИМАЦИИ ФУНКЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

doi:10.24412/2413-7383-2024-3-4-19


	РУС ENG
	ОБ ИНТЕРПОЛЯЦИИ И АППРОКСИМАЦИИ ФУНКЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
О журнале Новости Цели и сфера Основатель и издатель Редакционная коллегия Условия лицензирования Конфиденциальность Отношение к плагиату Публикационная этика Политика архивирования Подписка Для авторов Инструкции для авторов Процесс рецензирования Авторские права Договор о передаче прав Редакционные сборы Архив Все выпуски Поиск Контакты Контакты	Хакимов Ренат Саитович младший научный сотрудник, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Институт проблем искусственного интеллекта». 283048, г. Донецк, ул. Артема, д. 118 б. Область научных интересов: компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети. Пикалёв Ярослав Сергеевич старший научный сотрудник, Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Институт проблем искусственного интеллекта», г. Донецк. 283048, г. Донецк, ул. Артема, д. 118 б. Область научных интересов: Цифровая обработка сигналов, анализ данных, распознавание образов, обработка естественного языка, компьютерное зрение, машинное обучение, нейронные сети. УДК 004.4:519.816 DOI 10.24412/2413-7383-2024-3-4-19 Язык: Русский Аннотация: Постоянно расширяющаяся область эффективного использования нейронных сетей влечет необходимость ознакомления с ними уже на ранних стадиях обучения студентов. И представляется естественным начинать этот процесс при изучении курса методов вычислений с рассмотрения типовых задач теории приближения функций. В данной статье на примере двухслойной нейронной сети изучаются возможности нейронных сетей по интерполяции и аппроксимации функций одной переменной. Полученные результаты сравниваются с классическими алгебраическими подходами. Расчеты проводятся на основе специально разработанной программы, в которой минимизация ошибки сети осуществляется с использованием подпрограммы, реализующей методы Левенберга – Марквардта. Для нахождения глобального минимума ошибки при идентификации параметров сети их начальные значения варьируются и в качестве таковых назначаются различные пробные точки равномерно распределенной в единичном кубе Kn последовательности Соболя. Отмечены достоинства и недостатки нейронного подхода, сделаны обобщения. Ключевые слова: интерполяция, аппроксимация, нейронная сеть, минимизация, последовательность Соболя. Список литературы: 1. Саати, Т. Л. Принятие решений : Метод анализа иерархий [Текст] / Т. Саати ; пер. с англ. Р. Г. Вачнадзе. Москва : Радио и связь, 1993. – 314 с. 2. Kivy : official site [Электронный ресурс]. URL: https://kivy.org/ (дата обращения: 04.04.2024). 3. TKinter : official site [Электронный ресурс]. URL: https://docs.python.org/3/library/tkinter.html (дата обращения: 04.04.2024). 4. wxPython : official site [Электронный ресурс]. URL: https://wxpython.org (дата обращения: 05.04.2024). 5. DearPyGUI : official site [Электронный ресурс]. URL: https://dearpygui.readthedocs.io/en/latest/index.html# (дата обращения: 05.04.2024). 6. PySimpleGUI : official site. [Электронный ресурс]. URL: https://pysimplegui.com (дата обращения: 06.04.2024). 7. PySide : official site. [Электронный ресурс]. URL: https://pyside.github.io (дата обращения: 06.04.2024). Выпуск: 3(34)'2024 Раздел: СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ, СТАТИСТИКА Как цитировать: В. Н. Беловодский ОБ ИНТЕРПОЛЯЦИИ И АППРОКСИМАЦИИ ФУНКЦИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ [Текст] / В. Н. Беловодский // Проблемы искусственного интеллекта. - 2024. № 3 (34). - С. 4-19. - http://paijournal.guiaidn.ru/ru/2024/3(34)-9.html
Основатель и издатель: ФГБНУ "Институт проблем искусственного интеллекта" Адрес: ДНР 283048, г. Донецк, ул. Артема, дом 118 б Телефон: +7 (856) 311-72-01 Главный редактор: Шелепов В.Ю. © ФГБНУ "Институт проблем искусственного интеллекта",