методы оптимизации нейронных сетей

Наш проект направлен на оптимизацию нейронных сетей с использованием различных методов, таких как градиентный спуск, стохастический градиентный спуск, методы оптимизации с моментом и адаптивные методы оптимизации, такие как Adam и RMSprop. Мы исследуем различные подходы к настройке гиперпараметров, ищем оптимальные комбинации архитектуры сети, функции потерь и метода оптимизации. Наша цель - улучшить производительность нейронных сетей, ускорить их обучение и повысить точность предсказаний. Мы также изучаем влияние регуляризации, инициализации весов и других факторов на обучение нейронных сетей. Наш проект призван сделать нейронные сети более эффективными и применимыми в различных областях, от компьютерного зрения до обработки естественного языка.

Название: «Методы оптимизации нейронных сетей»

Тип: Курсовая работа

Объект исследования: Нейронные сети

Предмет исследования: Методы оптимизации

Методы исследования: Литературный обзор, эксперименты на нейронных сетях

Научная новизна: Исследование применения новых методов оптимизации в контексте нейронных сетей

Цель проекта: Изучить и сравнить различные методы оптимизации нейронных сетей для повышения их эффективности и скорости обучения.

Проблема: Недостаточная эффективность и скорость обучения нейронных сетей при использовании стандартных методов оптимизации.

Целевая аудитория: Студенты и исследователи, интересующиеся нейронными сетями и методами их оптимизации.

Задачи проекта:
1. Провести обзор существующих методов оптимизации нейронных сетей.
2. Провести эксперименты с различными методами оптимизации на наборе данных.
3. Сравнить результаты экспериментов и выявить наиболее эффективные методы.