ИСТИНА

В программе реализован набор методов для совместного прогнозирования значений набора временных рядов на основе нейронных сетей и методов глубокого обучения. В рамках программы: - реализовано обучение нейронной сети прямого распространения с функциями активации ReLU (Rectified Linear Unit) и гиперболического тангенса с помощью библиотек Keras и Tensorflow на языке программирования Python; - автоматизирован процесс выбора гиперпараметров нейронной сети без изменения программного кода; - поддерживается пакетная обработка данных и очередь обработки, настраиваемая в конфигурационном файле. Программа создана в рамках исследований по проекту РФФИ № 18-29-03100 и предназначена для конфигурирования архитектур нейронных сетей для построения наиболее точных прогнозов. Она может быть использована для обработки широкого спектра экспериментальных данных, например, в физике турбулентной плазмы.