Системы управления, сложные системы: моделирование, устойчивость, стабилизация, интеллектуальные технологии.
Елецкий государственный университет им. И.А. Бунина.
2020.
С. 22-27
В работе проводится исследование различных архитектур нейронных сетей. Представлены результаты сравнительного анализа для задач классификации рукописных символов и распознавания мюонного распада типа т .
In this paper, we study various neural network architectures. We carry out comparative analysis for the problems of classification of handwritten letters and numbers and recognition of muon decay т ДДД.