НЕЙРОСЕТИ РАСШИРЕННОЙ ТОПОЛОГИИ В ЗАДАЧЕ КОМПРЕССИИ

Maibakh, E. A.; Kashin, I. V; Майбах, Е. А.; Кашин, И. В.

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/106633

Полная запись метаданных

Поле DC	Значение	Язык
dc.contributor.author	Maibakh, E. A.	en
dc.contributor.author	Kashin, I. V	en
dc.contributor.author	Майбах, Е. А.	ru
dc.contributor.author	Кашин, И. В.	ru
dc.date.accessioned	2021-12-30T04:54:59Z	-
dc.date.available	2021-12-30T04:54:59Z	-
dc.date.issued	2020	-
dc.identifier.citation	Майбах Е. А. НЕЙРОСЕТИ РАСШИРЕННОЙ ТОПОЛОГИИ В ЗАДАЧЕ КОМПРЕССИИ / Е. А. Майбах, И. В. Кашин // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов VII Международной молодежной научной конференции, посвященной 100-летию Уральского федерального университета (Екатеринбург, 18–22 мая 2020 г.). — Екатеринбург : УрФУ, 2020. — C. 240-241.	ru
dc.identifier.uri	http://elar.urfu.ru/handle/10995/106633	-
dc.description.abstract	We consider the fundamental ability of neural networks to capture the eigenstate of arbi-trary many-body quantum system. Training procedure was accomplished by genetic algo-rithm designed to minimize the error function. Numerical calculations revealed the perceptron to represent the eigenstate of arbitrary quantum system with reasonable accuracy.	en
dc.format.mimetype	application/pdf	en
dc.language.iso	ru	en
dc.publisher	УрФУ	ru
dc.relation.ispartof	Физика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2020)	ru
dc.title	НЕЙРОСЕТИ РАСШИРЕННОЙ ТОПОЛОГИИ В ЗАДАЧЕ КОМПРЕССИИ	ru
dc.title.alternative	NEURAL NETWORKS OF EXTENDED TOPOLOGY APPLIED IN THE COMPRESSION PROBLEM	en
dc.type	Conference Paper	en
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject	en
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion	en
dc.conference.name	VII Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 100-летию Уральского федерального университета	ru
dc.conference.date	18.05.2020-22.05.2020	-
local.description.firstpage	240	-
local.description.lastpage	241	-
Располагается в коллекциях:	Конференции, семинары

Файлы этого ресурса:

Файл	Описание	Размер	Формат
fti_2020_113.pdf		223,74 kB	Adobe PDF	Просмотреть/Открыть

Показать базовое описание ресурса Статистика Google Scholar

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.