ПРИНЦИПЫ ВЫБОРА МОДЕЛЕЙ ГЛУБОКОГО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ

В данной работе рассматриваются архитектуры нейронных сетей и области их применения. Корректная схема сети позволит улучшить производительность алгоритма. Целью данной работы является изучение существующих архитектур нейронных сетей и практическое применение их для различных задач.

PRINCIPLES FOR SELECTING DEEP MACHINE LEARNING MODELS FOR DATA ANALYSIS

This paper discusses the architecture of neural networks and their applications. The correct network layout will improve the performance of the algorithm.The aim of this work is to study the existing architecture of neural networks and their practical application for various tasks.