Мустаєв, Т.В.Мазурець, Олександр ВікторовичМолчанова, М.О.2024-12-102024-12-102024Мустаєв Т. В., Мазурець О. В., Молчанова М. О. Аналіз впливу параметрів алгоритму навчання на показники динаміки роботи нейронної мережі. Збірник наукових праць за матеріалами XVI Всеукраїнської науково-практичної конференції «Актуальні проблеми комп’ютерних наук АПКН-2024», 15-16 листопада 2024. Хмельницький, 2024. С. 381-388.https://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/17189Робота присвячена аналізу впливу параметрів алгоритму навчання на показники динаміки роботи нейронної мережі. Була виконана розробка дослідницької програмної системи та її використання для дослідження впливу параметрів алгоритму навчання на показники динаміки роботи нейронної мережі перцептрон у задачах розпізнавання образів. Встановлено, що вплив коефіцієнту навчання на показники динаміки роботи нейронної мережі перцептрон є відносно низьким як з точки зору ефективності, так і з часу виконання процесів, проте при значеннях, що близькі до 1, точність розпізнавань образів дещо знижується; що стосується кількості навчальних ітерацій, то при збільшенні їх значення точність роботи мережі хоч і не завжди, але в загальному зростає, час навчання моделі перцептрону також збільшується. В загальному, навіть враховуючи зміни параметрів навчання, ефективність роботи мережі перцептрон залишалась високою: від 80 до 100%ukСтаття