المؤلفون: Grigory Marshalko, Julia Trufanova

المصدر: Информатика и автоматизация, Vol 21, Iss 1, Pp 161-180 (2022)

مصطلحات موضوعية: функция активации, relu, гиперболический тангенс, логистический сигмоид, гомоморфное шифрование, bgv, ckks, нейронная сеть, полиномиальная аппроксимация, конфиденциальное машинное обучение, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95

وصف الملف: electronic resource

Relation: http://ia.spcras.ru/index.php/sp/article/view/15134; https://doaj.org/toc/2713-3192; https://doaj.org/toc/2713-3206

URL الوصول: https://doaj.org/article/bdfb284be28a4daa9f0bf9fb5961a2e1

المؤلفون: V. V. Starovoitov, Yu. I. Golub, В. В. Старовойтов, Ю. И. Голуб

المساهمون: This work was partially performed within the framework of the BRFFR projects F20RA-014 and F21PAKG-001, Работа частично выполнена в рамках проектов БРФФИ Ф20РА-014 и Ф21ПАКГ-001

المصدر: Informatics; Том 18, № 3 (2021); 83-96 ; Информатика; Том 18, № 3 (2021); 83-96 ; 2617-6963 ; 1816-0301

مصطلحات موضوعية: случайный лес, clustering, data normalization, function normalization, sigmoid, hyperbolic tangent, random forest, кластеризация, нормализация данных, нормализация функций, сигмоида, гиперболический тангенс

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://inf.grid.by/jour/article/view/1156/1000; https://inf.grid.by/jour/article/downloadSuppFile/1156/191; Aksoy, S. Feature normalization and likelihood-based similarity measures for image retrieval / S. Aksoy, R. M. Haralick // Pattern Recognition Letters. - 2001. - Vol. 22, no. 5. - P. 563-582.; Singh, В. Investigating the impact of data normalization on classification performance / B. Singh // Applied Soft Computing J. - 2020. - Vol. 97. - P. 105524.; Nayak, S. C. Impact of data normalization on stock index forecasting / S. C. Nayak, B. B. Misra, H. S. Behera // Intern. J. of Computer Information Systems and Industrial Management Applications. - 2014. -Vol. 6. - P. 257-269.; Naeini, A. A. Assessment of normalization techniques on the accuracy of hyperspectral data clustering / A. A. Naeini, M. Babadi, S. Homayouni // Intern. Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences. - 2017. - Vol. 42. - P. 27-30.; Stevens, S. S. On the theory of scales of measurement / S. S. Stevens // Science. New Series. - 1946. -Vol. 103, no. 2684. - P. 677-680.; Орлов, А. И. Теория измерений как часть методов анализа данных / А. И. Орлов // Социология: методология, методы, математическое моделирование. - 2012. - № 35. - C. 155-174.; Velleman, P. F. Nominal, ordinal, interval, and ratio typologies are misleading / P. F. Velleman, L. Wilkinson // The American Statistician. - 1993. - Vol. 47, no. 1. - P. 65-72.; Tukey, J. W. Exploratory Data Analysis / J. W. Tukey. - Massachusetts : Addison-Wesley, 1977. -P. 39-49.; Bruffaerts, C. A generalized boxplot for skewed and heavy-tailed distributions / C. Bruffaerts, V. Verardi, C. Vermandele // Statistics & Probability Letters. - 2014. - Vol. 95. - P. 110-117.; Kimber, A. C. Exploratory data analysis for possibly censored data from skewed distributions / A. C. Kimber // Applied Statistics. - 1990. - Vol. 39. - P. 21-30.; Carling, K. Resistant outlier rules and the non-Gaussian case / K. Carling // Computational Statistics & Data Analysis. - 2000. - Vol. 33, no. 3. - P. 249-258.; Hubert, M. An adjusted boxplot for skewed distributions / M. Hubert, E. Vandervieren // Computational Statistics & Data Analysis. - 2008. - Vol. 52, no. 12. - P. 5186-5201.; Brys, G. A robust measure of skewness / G. Brys, M. Hubert, A. Struyf // J. of Computational and Graphical Statistics. - 2004. - Vol. 13. - P. 996-1017.; Kyurkchiev, N. Sigmoid Functions: Some Approximation and Modelling Aspects / N. Kyurkchiev, S. Markov. - Saarbrucken : LAP Lambert Academic Publishing, 2015. - 120 p.; Флах, П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных / П. Флах. - М. : ДМК Пресс, 2015. - 402 с.; Bicego, M. Properties of the Box-Cox transformation for pattern classification / M. Bicego, S. Baldo // Neurocomputing. - 2016. - Vol. 218. - P. 390-400.; Zhang, Q. Weighted data normalization based on eigenvalues for artificial neural network classification / Q. Zhang, S. Sun // Proc. of Intern. Conf. Neural Information Processing. - 2009. - Vol. 5863. - P. 349-356. https://doi.org/10.1007/978-3-642-10677-4_39; Zadeh, L. A. Fuzzy sets / L. A. Zadeh // Information and Control. - 1965. - Vol. 8, no. 3. - P. 338-353.; Więckowski, J. How the normalization of the decision matrix influences the results in the VIKOR method? / J. Więckowski, W. Salabun // Procedia Computer Science. - 2020. - Vol. 176. - P. 2222-2231.; Ioffe, S. Batch normalization: accelerating deep network training by reducing internal covariate shift / S. Ioffe, C. Szegedy // 32nd Intern. Conf. on Machine Learning, Lille, France, 7-9 July 2015. - Lille, 2015. -Vol. 37. - P. 448-456.; Do we need hundreds of classifiers to solve real world classification problems? / M. Fernandez-Delgado [et. al.] // The J. of Machine Learning Research. - 2014. - Vol. 15, no. 1. - P. 3133-3181.; Lemons, K. Comparison between Naive Bayes and random forest to predict breast cancer / K. A. Lemons // Intern. J. of Undergraduate Research & Creative Activities. - 2020. - Vol. 12, art. 12. - Р. 1-5. http://doi.org/10.7710/2168-0620.0287; Chicco, D. The benefits of the Matthews correlation coefficient (MCC) over the diagnostic odds ratio (DOR) in binary classification assessment / D. Chicco, V. Starovoitov, G. Jurman // IEEE Access. - 2021. -Vol. 9. - P. 47112-47124. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3068614; Новиков, Д. А. Статистические методы в педагогических исследованиях (типовые случаи) / Д. А. Новиков. - М. : МЗ-Пресс, 2004. - 67 с.; Cheddad, A. On box-cox transformation for image normality and pattern classification // IEEE Access. -2020. - Vol. 8. - P. 154975-154983. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3018874; Han, J. The influence of the sigmoid function parameters on the speed of backpropagation learning / J. Han, C. Moraga // Intern. Workshop on Artificial Neural Networks, Malaga-Torremolinos, Spain, 7-9 June 1995. - Malaga-Torremolinos, 1995. - P. 195-201.; Jain, A. Score normalization in multimodal biometric systems / A. Jain, K. Nandakumar, A. Ross // Pattern Recognition. - 2005. - Vol. 38, no. 12. - P. 2270-2285.; https://inf.grid.by/jour/article/view/1156

الاتاحة: https://inf.grid.by/jour/article/view/1156
https://doi.org/10.37661/1816-0301-2021-18-3-83-96

المؤلفون: Yakushenko, O. (Oleksandr), Popov, O. (Oleksandr), Mirzoyev, A. (Azer), Chumak, O. (Oleg), Okhmakevych, V. (Valerii)

المصدر: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies

مصطلحات موضوعية: UDC 629.735.083.03.004.58, 004.801.3(045), статична нейронна мережа, газотурбінний двигун, функція активації, статическая нейронная сеть, газотурбинный двигатель, функция активации, гиперболический тангенс, Indonesia, static neural network, gas turbine engine, activation function, hyperbolic tangent, гіперболічний тангенс

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://www.neliti.com/publications/392840/development-of-a-method-for-optimizing-the-structure-of-static-neural-networks-i

الاتاحة: https://www.neliti.com/publications/392840/development-of-a-method-for-optimizing-the-structure-of-static-neural-networks-i

المؤلفون: Yakushenko, Oleksandr, Popov, Oleksandr, Mirzoyev, Azer, Chumak, Oleg, Okhmakevych, Valerii

المصدر: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 6, № 9 (108) (2020): Інформаційно-керуючі системи; 53-62
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 6, № 9 (108) (2020): Информационно-управляющие системы; 53-62
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 6, № 9 (108) (2020): Information and controlling system; 53-62

مصطلحات موضوعية: статическая нейронная сеть, газотурбинный двигатель, функция активации, гиперболический тангенс, UDC 629.735.083.03.004.58:004.801.3(045), static neural network, gas turbine engine, activation function, hyperbolic tangent, статична нейронна мережа, газотурбінний двигун, функція активації, гіперболічний тангенс

وصف الملف: application/pdf

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::a6400d2d1ab492cf1b08d8aee838cbd7
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/218137

المؤلفون: Шахтарин, Борис, Быков, Андрей

مصطلحات موضوعية: СИГМА ДЕЛЬТА МОДУЛЯЦИЯ, ХАРАКТЕРИСТИКА ДЕСКРИТИЗАТОРА, ГИПЕРБОЛИЧЕСКИЙ ТАНГЕНС, ЧИСЛЕННЫЙ МЕТОД, ШУМОФОРМИРУЮЩИЕ СВОЙСТВА, СПЕКТРАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ, ПЕРЕДИСКРЕТИЗАЦИЯ, ДРОБНЫЙ, ОПОРНЫЙ (ТАКТОВЫЙ) СИГНАЛ

وصف الملف: text/html

الاتاحة: http://cyberleninka.ru/article/n/sigma-delta-modulyatorr
http://cyberleninka.ru/article_covers/14143959.png

المؤلفون: Перова, И. Г., Бодянский, Е. В.

مصطلحات موضوعية: нейро-фаззи система, фаззификация, гиперболический тангенс, активационная функция

وصف الملف: application/pdf

Relation: Перова И. Г. Нейро-фаззи система для задач обработки медицинских данных в ситуациях множества диагнозов / И. Г. Перова, Е. В. Бодянский // Бионика интеллекта. – 2015. – №2 (85). – С. 86-89.; http://openarchive.nure.ua/handle/document/6107

الاتاحة: http://openarchive.nure.ua/handle/document/6107

المصدر: Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации.

مصطلحات موضوعية: СИГМА ДЕЛЬТА МОДУЛЯЦИЯ, ХАРАКТЕРИСТИКА ДЕСКРИТИЗАТОРА, ГИПЕРБОЛИЧЕСКИЙ ТАНГЕНС, ЧИСЛЕННЫЙ МЕТОД, ШУМОФОРМИРУЮЩИЕ СВОЙСТВА, СПЕКТРАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ, ПЕРЕДИСКРЕТИЗАЦИЯ, ДРОБНЫЙ, ОПОРНЫЙ (ТАКТОВЫЙ) СИГНАЛ

وصف الملف: text/html

URL الوصول: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2806::b4c58cdf300f66072856a201d5426682
http://cyberleninka.ru/article/n/sigma-delta-modulyatorr