|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
Интеллектуальная Система Тематического Исследования НАукометрических данных |
||
Comparative Analysis of Residual Minimization and Artificial Neural Networks as Methods of Solving Inverse Problems: Test on Model Dataдоклад на конференции
- Авторы: Dolenko Sergey, Isaev Igor
- Международная Конференция : Biologically Inspired Cognitive Architectures (BICA) for Young Scientists. First International Early Research Career Enhancement School (FIERCES 2016)
- Даты проведения конференции: 21-24 апреля 2016
- Дата доклада: 22 апреля 2016
- Тип доклада: Стендовый
- Докладчик: Isaev Igor
- Место проведения: Москва, гостиница "Интурист-Коломенское", Russia
-
Аннотация доклада:
This study compares perceptron type neural network and residual minimization for solving inverse problems, at the example of a model inverse problem. Stability of both methods against noise in data was investigated. The conclusion about limited applicability of residual as a criterion of the solution quality has been made.
- Добавил в систему: Доленко Сергей Анатольевич