Донецький національний технічний університет
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/29152| Назва: | Метод прогнозу прибутку Інтернет-магазину на основі повнозв'язної довго короткочасної пам'яті, яка навчена за допомогою генетичного алгоритму |
| Автори: | Федоров, Є.Є. Патрушева, О.І. Патрушев, В.О. |
| Ключові слова: | прогноз інтернет-магазин штучна нейронна мережа FC-LSTM генетичний алгоритм |
| Дата публікації: | 2017 |
| Короткий огляд (реферат): | У статті розглянуті і проаналізовані існуючі методи прогнозу формування прибутку. Виходячи з основних переваг та недоліків, був розроблений і реалізований нейромережевий метод прогнозу прибутку функціонуючого інтернет-магазину. В основу методу закладена нейронна мережа FCLSTM, архітектура якої була модіфікована введенням тимчасових затримок у вхідному шарі. Навчання FC-LSTM проводилося на основі комбінації як алгоритмів BPTT і RTRL, так і генетичного алгоритму. Для оцінки ефективності запропонованого методу було проведено чисельні дослідження, які доводять ефективність обраної мережі та її архітектури. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/29152 |
| Розташовується у зібраннях: | Наукові публікації кафедри прикладної математики та інформатики |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Патрушева.pdf | У статті розглянуті і проаналізовані існуючі методи прогнозу формування прибутку. Виходячи з основних переваг та недоліків, був розроблений і реалізований нейромережевий метод прогнозу прибутку функціонуючого інтернет-магазину. В основу методу закладена нейронна мережа FCLSTM, архітектура якої була модіфікована введенням тимчасових затримок у вхідному шарі. Навчання FC-LSTM проводилося на основі комбінації як алгоритмів BPTT і RTRL, так і генетичного алгоритму. Для оцінки ефективності запропонованого методу було проведено чисельні дослідження, які доводять ефективність обраної мережі та її архітектури. | 963,42 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.