|
Тематический выпуск
Индексы интересности для построения нейронных сетей на основе решеток понятий
М. М. Зуева, С. О. Кузнецов Научно-исследовательский университет “Высшая школа экономики”, Москва
Аннотация:
Трудность интерпретации результатов работы нейронных сетей является насущной проблемой, решению которой уделяется много внимания. Нейронные сети, основанные на решетках понятий, представляют собой перспективное направление в данной области. Отбор понятий для построения нейронной сети ключевым образом влияет на качество ее работы. Средством отбора понятий могут являться индексы интересности, когда для построения нейронной сети используются понятия с наибольшими показателями определенного индекса. В статье исследуется влияние выбора индекса интересности как средства отбора формальных понятий на качество работы нейронной сети.
Ключевые слова:
архитектура нейронной сети, анализ формальных понятий, индексы интересности, нейронные сети на основе решеток понятий.
Образец цитирования:
М. М. Зуева, С. О. Кузнецов, “Индексы интересности для построения нейронных сетей на основе решеток понятий”, Автомат. и телемех., 2024, № 3, 51–59; Autom. Remote Control, 85:3 (2024), 272–278
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/at16364 https://www.mathnet.ru/rus/at/y2024/i3/p51
|
|