Корректная постановка обратных задач восстановления многомерных функций через нейросетевые модели в налоговом администрировании
Корректная постановка обратных задач восстановления многомерных функций через нейросетевые модели в налоговом администрировании
Аннотация
Цель этой статьи- очень глубокое проникновение в потребности эффективных алгоритмов обучения нейронных сетей. Разработан метод оценки адекватности нейросетевых моделей при отсутствии какой-либо априорной информации о распределении шумов в данных. Этот метод позволил нам контролировать качество обработки данных и качество их аппроксимации в нейросети
Об авторах
Бирюков Александр Николаевич
профессор
Стерлитамакский филиал Башкирского государственного университета
Полная версия доступна только подписчикам
Подпишитесь прямо сейчас