Ск мгту им баумана: Спорткомплекс / Полис им. Н. Э. Баумана

Российский государственный гуманитарный университет — В бассейне СК МГТУ им. Баумана состоялись соревнования по плаванию 2 этап

Перевод и восстановление в РГГУ

подробнее

Олимпиада РГГУ для школьников

подробнее

Бизнес-школа РГГУ. Программы профессиональной переподготовки

Начало обучения: ноябрь, декабрь 2022

подробнее

Центр помощи #МЫВМЕСТЕ

Помощь членам семей военнослужащих и мобилизованным гражданам,

а также гражданам, испытывающим тревогу подробнее

Программы бакалавриата и специалитета

подробнее

Программы магистратуры

подробнее

Предуниверсарий РГГУ

Открыт набор на подготовительные курсы для поступающих в 10-е классы!

подробнее

Подготовительное отделение для иностранных граждан

подробнее

Алгоритм прохождения обязательной государственной дактилоскопической регистрации

подробнее

100 лет со дня рождения Юрия Кнорозова

подробнее

Мероприятия, направленные на геополитическое просвещение обучающихся РГГУ

подробнее

Безопасность образовательного процесса

подробнее

Институт дополнительного образования РГГУ

приглашает на программы профессиональной переподготовки.

Старт обучения — март 2023 года подробнее

Институт дополнительного образования РГГУ

приглашает на подготовительные курсы к ЕГЭ.

старт обучения — 03 апреля 2023 г. подробнее

Российско-германский учебно-научный центр

Программа дополнительного образования «Германия: язык, история, политика, культура»

подробнее

Международный учебно-научный центр русского языка

приглашает иностранных граждан

на обучение по программам русского языка подробнее

Психологическая служба РГГУ

Психологическая помощь и бесплатные консультации для сотрудников и студентов

подробнее

Спорткомплекс МГТУ им.

Н.Э. Баумана (бассейн)

Виды спорта

Бадминтон: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Регби: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Баскетбол: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Скалодромы: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Стадионы: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Тиры, стрелковые клубы: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Аквааэробика: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет),

взрослые

Спорткомплексы: мальчики (3-4 года, 5-6 лет, 7-8 лет, 9-10 лет), девочки (5-6 лет, 7-8 лет, 9-10 лет), юноши (11-12 лет, 13-14 лет, 15-16 лет, 17-18 лет), девушки (11-12 лет, 13-14 лет, 15-16 лет, 17-18 лет), взрослые

Бассейны: мальчики (3-4 года, 5-6 лет, 7-8 лет, 9-10 лет), девочки (5-6 лет, 7-8 лет, 9-10 лет), юноши (11-12 лет, 13-14 лет, 15-16 лет, 17-18 лет), девушки (11-12 лет, 13-14 лет, 15-16 лет, 17-18 лет), взрослые

Фитнес-клубы: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Тренажерные залы: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Альпинизм: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет)

, взрослые

Волейбол: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Гимнастика спортивная: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Дартс: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Легкая атлетика: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Мини-футбол: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Настольный теннис: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

ОФП: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Плавание: мальчики (3-4 года, 5-6 лет, 7-8 лет, 9-10 лет)

, девочки (5-6 лет, 7-8 лет, 9-10 лет), юноши (11-12 лет, 13-14 лет, 15-16 лет, 17-18 лет), девушки (11-12 лет, 13-14 лет, 15-16 лет, 17-18 лет), взрослые

Пулевая стрельба: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Скалолазание: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Теннис: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Тяжелая атлетика: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Футбол: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Бокс: юноши (17-18 лет)

, девушки (17-18 лет), взрослые

Единоборства: юноши (17-18 лет), девушки (17-18 лет), взрослые

Информация о стоимости услуг и расписании занятий взята из официальных источников клуба (сайт и/или социальные сети), актуальна на 24. 02.2020, носит ознакомительный характер и не является публичной офертой.

Блюменштейн В.Ю. и др. др. 2018 Том. 20 № 2

ОБРАБОТКАМЕТАЛЛОВ Том. 20 № 2 2018 85 МАТЕРИАЛОВЕДЕНИЕ 4. Зуев Л.Б., Горбатенко В.В. О деятельности деформирующей среды. Материалы конференции AIP, 2016, том. 1783, с. 020238. DOI: 10.1063/1.4966532. 5. Орлова Д.В., Баранникова С.А., Зуев Л.Б. О кинетике локализованных областей пластичности, возникающих на предразрушительной стадии процесса деформирования. Материалы конференции AIP, 2016, том. 1783, с. 020168. doi: 10.1063/1.4966461. 6. Егорушкин В.Е., Панин В.Е., Панин А.В. Влияние многомасштабного локализованного пластического течения на характер напряженно-деформированного состояния. Физическая мезомеханика, 2015, т. 1, с. 18, вып. 1, стр. 8–12. дои: 10.1134/S1029959915010026. 7. Панин В.Е., Егорушкин В.Е. Фундаментальная роль локальной кривизны кристаллической структуры при пластической деформации и разрушении твердых тел.

Материалы конференции AIP, 2014 г., том. 1623, стр. 475–478. дои: 10.1063/1.4898985. 8. Панин В.Е., Панин А.В. Эффект поверхностного слоя в деформируемом твердом теле. Физическая мезомеханика = Физическая мезомеханика, 2005, т. 1, с. 8, нет. 5, стр. 7–15. (На русском). 9. Д., Крузе Д., Бобе А., Гох Г., Бринксмейер Э. Неразрушающий контроль целостности поверхности компонентов с холодным поверхностным упрочнением. Технологии производства, 2010, т. 1, с. 4, стр. 443–449.. doi: 10.1007/s11740-010-0228-3. 10. Бринксмайер Э., Гарбрехт М., Мейер Д., Донг Дж. Поверхностное упрочнение мартенситным превращением, вызванным деформацией. Технологии производства, 2008, т. 1, с. 2, стр. 109–116. doi: 10.1007/s11740-007-0060-6. 11. Абрао М., Денкена Б., Брайденштайн Б., Морке Т. Поверхностные и подповерхностные изменения, вызванные глубокой прокаткой закаленной стали AISI 1060. Технологии производства, 2014, т. 1, с. 8, стр. 551–558. doi: 10.1007/s11740-014-0539-x. 12. Халаджедаяти А., Руперт Т.Дж. Возникновение локальной пластичности и разрушение из-за полос сдвига при микросжатии нанокристаллического сплава. Acta Materialia, 2014, том. 65, стр. 326–337. doi: 10.1016/j. актамат.2013.10.074. 13. Чжунхуа Л., Хайчэн Г. Гидростатические напряжения и их влияние на поведение макропотока и механизм микроразрушения двухфазных сплавов. Металлургические операции А , 1991, том. 22, вып. 11, стр. 2695–2702. дои: 10.1007/BF02851363. 14. Ярославцев В.М. Резание с опережающим пластическим деформированием в технологиях утилизации металлической стружки. Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана = Наука и образование МГТУ им. Баумана, 2013, №1. 07, стр. 79–88. дои: 0.7463/0713.0567548. 15. Амбросимов С.К. Определение технологических параметров процесса деформирующе-режущего протягивания с опережающим пластическим деформированием и упругопластическим нагружением зоны резания. Упрочняющие технологии и покрытия. 8, стр. 3–7. 16. Валиев Р.З. Наноструктурированные сплавы: большое удлинение при растяжении. Материалы природы, 2013, т. 1, с. 12, вып. 4, стр. 289– 291. doi: 10.1038/nmat3612. 17. Лю Г. , Чжан Г.Дж., Цзян Ф., Дин С.Д., Сунь Ю.Дж., Сунь Дж., Ма Э. Наноструктурированные высокопрочные молибденовые сплавы с беспрецедентной пластичностью при растяжении. Материалы природы, 2013, т. 1, с. 12, вып. 4, стр. 344–350. doi: 10.1038/nmat3544. 18. Блюменштейн В.Ю., Смелянский В.М. Механика технологического наследия на стадиях обработки и эксплуатации деталей машин. М.: Машиностроение-1, 2007. 400 с. 19. Блюменштейн В.Ю., Кречетов А.А., Махалов М.В., Останин О.А. Ролик обкатной многорадиусный. Патент РФ, №. 2557377, 2006. 20. Блюменштейн В.Ю. Механика технологического наследия как научная основа для разработки сложных инструментов для укрепления поверхностной пластической деформации. Наукоемкие технологии в машиностроении. 8, стр. 7–16. 21. Щиголев П.В. Электрохимическое и химическое полирование металлов. Москва, Изд-во АН СССР, 1959. 256 с. 22. Файл порошковой дифракции. Карты данных. Неорганический раздел. Наборы 1–34. Суортмор, Пенсильвания, США, JSPDS – Международный центр дифракционных данных, 1948–1984 гг. 23. Уманский Я.С., Скаков Ю.А., Иванов А.Н. Кристаллография, рентгенография и электронная микроскопия. Москва: Металлургия, 1982. 632 с.

Сделано с помощью FlippingBook

RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1

Исследование и разработка методов настройки количества нейронов в скрытом слое полносвязной нейронной сети

350 руб.

Журнал Нейрокомпьютер №3 за 2017 г.

Номер статьи:

Исследование и разработка методов регулирования количества нейронов в скрытом слое полносвязной нейронной сети

Ключевые слова: полносвязная нейронная сеть персептрон нейроны скрытого слоя обучающие выборки методы определения количества нейронов обрезка и конструктивные сетевые алгоритмы Каскадная корреляционная сеть Фалмана дополнительное обучение расщепление нейронов

Авторы:

В. И. Терехов — кандидат технических наук. наук, доцент, кафедра — Системы обработки информации и управления?, МГТУ им. Баумана Электронная почта: [email protected] Черненький И.М. — аспирант, кафедра — Системы обработки информации и управления?, МГТУ им. Баумана Электронная почта: [email protected] С.В. Минакова — магистр, кафедра — Системы обработки информации и управления?, МГТУ им. Баумана Электронная почта: [email protected]

Abstract:

Статья посвящена исследованию и разработке методов определения количества нейронов и связей в скрытом слое полносвязной нейронной сети (персептрона), используемой в глубоких нейронных сетях в качестве классификатора. Целью данной статьи является рассмотрение методов настройки количества нейронов в однослойной сети персептрона при ее обучении, которые можно использовать как инструмент для ускорения процесса обучения нейронной сети и выбора оптимального количества нейронов в ней. его скрытый слой. В первой части статьи рассматриваются эвристические правила определения количества нейронов в скрытых слоях полносвязной нейронной сети и методы их коррекции в процессе обучения. Он также предполагает теоретическое сравнение этих методов и правил, а также анализ их преимуществ и недостатков. Во второй части статьи описывается предложенный автором способ добавления нейронов в скрытый слой сети персептрона при ее обучении. Этот метод основан на каскадном корреляционном алгоритме Фалмана и трюке под названием «Пробежка весов». Также приведены предыстория развития этого метода и обоснование его применимости к персептрону с одним скрытым слоем. Затем были выполнены аналитические расчеты, отражающие достоинства и недостатки метода и предложена его модификация с учетом выявленных в аналитических расчетах недостатков. В экспериментальной части статьи метод и его модификация сравнивались с методом обучения сети без добавления нейронов по точности классификации на тестовом наборе, скорости обучения и оптимальному количеству нейронов в скрытом слое сети. нейронная сеть. В аннотации статьи приводятся выводы, из которых следует, что методы добавления нейронов и связей в однослойную персептронную сеть при ее обучении могут быть использованы как инструмент ускорения обучения нейронной сети и подбора оптимального количества нейронов в ее скрытый слой.

Страницы: 52-62

Литература

 

1. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации: пер. с польск. ИДЕНТИФИКАТОР. Рудинского. М.: Библио-Глобус. 2016.
2. Хаш Д., Кхорн Б. Прогресс в управляемых небесных сетях // Обработка сигналов. 1993. С. 8-39.
3. Хехт-Нильсен. Отображение теории Колмогорова в терминах искусственных небесных сетей // Докл. на Междунар. конф. по нежронным сетям. Сан Диего. 1987. Вып. 3. С. 11-13.
4. Пупков К.А., Коньков В.Г. Интеллектуальные системы. Исследование и создание. М.: МГТУ им. Н. Э. Х. Баумана. 2003.
5. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько С.В. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. Отделение информационных технологий и вычислительных систем РАН. М.: Наука. 2006. С. 30-31.
6. Круглов В.В., г. Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. изд. 2-е. М.: Горячая линия-Телеком. 2002.
7. ЛеКун Я.А., Денкер Дж. , Солла С. Оптимальное прореживание нейронных сетей // Достижения в НИПС2 // Под ред. Д. Турецкого. 1990. С. 598-605.
8. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН. 1999. 337 с.
9. Герц А., Андерс С.К., Ричард Г.П. Введение в теорию ближайших вычислений. Т.2. Пресса Уэхству. 1995.
10. Ли К., Тифтс Д. Синтез нейронных сетей последующим добавлением скрытых моделей // докл. на международной конференции по ключевым сетям. Орландо. 1994.
11. Андерсон, Джеймс А. Дискретная математика и комбинаторика. М.: Издательский дом «Вильямс». 2004. 960 с.
12. Фалман С.Э., Лебер С. Архитектура сети каскадной корреляции // Достижения в НИПС2 // Под ред. Д. Турецкого. 1990. С. 524-532.
13. Фалман С.Э. Методы ускорение обучения на обратном распространении ошибок: эмпирическое исследование // Под красный. Моргана Кауфмана. Лос-Альтос. США. 1998. С. 38-51.
14. Климаускас Г.