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.