Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W3215486459> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 62 of
62
with 100 items per page.
- W3215486459 endingPage "14" @default.
- W3215486459 startingPage "6" @default.
- W3215486459 abstract "Предложен общий топологический подход для анализа искусственных нейронных сетей на основе симплициальных комплексов и свойств аппроксимации непрерывных отображений их симплициальными приближениями. Выявлены существенные для этого класса задач явления вычислительной неустойчивости, связанной с общими проблемами некорректных задач в гильбертовом пространстве и методами их регуляризации, типичными для обработки Big Data. Сформулированы критерии точности и применимости моделей искусственных нейронных сетей, рассмотрены примеры их реализации на основе теории интерполяции функций. Развитие идей П.Л.Чебышёва о наилучшем приближении служит отправной точкой для широкого класса математических исследований по оптимизации обучающих наборов для построения ИНС. We propose a general topological approach to the analysis of artificial neural networks using simplicial complexes and the approximation of continuous mappings with simplicial ones. The essential properties of numerical instability in such problems were identified. It is associated with ill-posed problems in Hilbert space and regularization methods typically applied to Big Data processing. We formulated the criteria of artificial neural network accuracy and applicability and included some implementation examples based on the interpolation theory. Advancing P.L. Chebyshev’s ideas about the best approximation may be an entry point to various mathematical research on artificial neural network training dataset optimization. " @default.
- W3215486459 created "2021-12-06" @default.
- W3215486459 creator A5001476214 @default.
- W3215486459 creator A5082613563 @default.
- W3215486459 date "2021-11-30" @default.
- W3215486459 modified "2023-10-01" @default.
- W3215486459 title "Mathematical Problems of Artificial Intelligence and Artificial Neural Networks" @default.
- W3215486459 doi "https://doi.org/10.51790/2712-9942-2021-2-4-1" @default.
- W3215486459 hasPublicationYear "2021" @default.
- W3215486459 type Work @default.
- W3215486459 sameAs 3215486459 @default.
- W3215486459 citedByCount "0" @default.
- W3215486459 crossrefType "journal-article" @default.
- W3215486459 hasAuthorship W3215486459A5001476214 @default.
- W3215486459 hasAuthorship W3215486459A5082613563 @default.
- W3215486459 hasBestOaLocation W32154864591 @default.
- W3215486459 hasConcept C11413529 @default.
- W3215486459 hasConcept C124101348 @default.
- W3215486459 hasConcept C126255220 @default.
- W3215486459 hasConcept C134306372 @default.
- W3215486459 hasConcept C154945302 @default.
- W3215486459 hasConcept C21424316 @default.
- W3215486459 hasConcept C2776135515 @default.
- W3215486459 hasConcept C31972630 @default.
- W3215486459 hasConcept C33923547 @default.
- W3215486459 hasConcept C41008148 @default.
- W3215486459 hasConcept C50644808 @default.
- W3215486459 hasConcept C62799726 @default.
- W3215486459 hasConcept C75684735 @default.
- W3215486459 hasConceptScore W3215486459C11413529 @default.
- W3215486459 hasConceptScore W3215486459C124101348 @default.
- W3215486459 hasConceptScore W3215486459C126255220 @default.
- W3215486459 hasConceptScore W3215486459C134306372 @default.
- W3215486459 hasConceptScore W3215486459C154945302 @default.
- W3215486459 hasConceptScore W3215486459C21424316 @default.
- W3215486459 hasConceptScore W3215486459C2776135515 @default.
- W3215486459 hasConceptScore W3215486459C31972630 @default.
- W3215486459 hasConceptScore W3215486459C33923547 @default.
- W3215486459 hasConceptScore W3215486459C41008148 @default.
- W3215486459 hasConceptScore W3215486459C50644808 @default.
- W3215486459 hasConceptScore W3215486459C62799726 @default.
- W3215486459 hasConceptScore W3215486459C75684735 @default.
- W3215486459 hasIssue "4(8)" @default.
- W3215486459 hasLocation W32154864591 @default.
- W3215486459 hasOpenAccess W3215486459 @default.
- W3215486459 hasPrimaryLocation W32154864591 @default.
- W3215486459 hasRelatedWork W1365889 @default.
- W3215486459 hasRelatedWork W1407330 @default.
- W3215486459 hasRelatedWork W1484827 @default.
- W3215486459 hasRelatedWork W15026695 @default.
- W3215486459 hasRelatedWork W3495599 @default.
- W3215486459 hasRelatedWork W3765441 @default.
- W3215486459 hasRelatedWork W699561 @default.
- W3215486459 hasRelatedWork W792754 @default.
- W3215486459 hasRelatedWork W8421194 @default.
- W3215486459 hasRelatedWork W10968113 @default.
- W3215486459 isParatext "false" @default.
- W3215486459 isRetracted "false" @default.
- W3215486459 magId "3215486459" @default.
- W3215486459 workType "article" @default.