Печатная книга

Нейронные многообразия и глубокие неявные слои в аппроксимации моделей нелинейных динамических систем

Автор: Жиленков Антон Александрович

Вид издания: монография

Год издания: 2024

Объем: 140 с.

 Скачать описание книги

Описание книги

В монографии исследуются вопросы нейросетевой аппроксимации с заданной точностью математических моделей нелинейных динамических систем. Описывается теория глубоких искусственных нейронных сетей с неявными слоями. Рассмотрено применение описываемых методов и подходов для решения задач доверительного с заданной точностью представления поверхностей многообразий данных, вложенных в пространство высокой размерности. Развита теория описания искусственных нейронных сетей как нейронного многообразия и применения методов дифференциальной геометрии в методах реализации машинного обучения. На базе методов дифференциальной геометрии разрабатываются технологии машинного обучения аппроксимации поверхностей многообразий, как поверхностей решений систем дифференциальных уравнений, описывающих движение аппроксимируемой модели динамической системы. Предложенные методы и подходы позволяют аппроксимировать сложные криволинейные многообразия высокой размерности атласом карт нейронных многообразий, что невозможно реализовать плоскими сетями, используемыми обычно для решения подобных задач.

Подробная информация

Дата публикации на сайте: 29.02.2024 г.

Объем: 140 с.

ISBN: 978-5-907804-26-5

Правообладатель: Жиленков А. А.

Ссылка в РИНЦ: https://elibrary.ru/item.asp?id=62689910

Библиографическая ссылка: 
Жиленков А. А. Нейронные многообразия и глубокие неявные слои в аппроксимации моделей нелинейных динамических систем / А. А. Жиленков. – СПб.: Наукоемкие технологии, 2024. – 140 с.

• Назад
• Вперёд