АНАЛІЗ ГЛИБОКИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ З ДОПОМОГОЮ ФУР’Є ПЕРЕТВОРЕННЯ

Автор(и)

  • Олександр Тимощук Міжнародний економіко-гуманітарний університет імені Степана Дем’янчука https://orcid.org/0009-0003-0326-0967
  • Петро Янчук Міжнародний економіко-гуманітарний університет імені Степана Дем’янчука https://orcid.org/0000-0002-1618-5228

Ключові слова:

глибокі неронні мережі, машинне навчання, швидке перетворення Фур'є

Анотація

Глибокі нейронні мережі (ГНМ) стали важливим інструментом у різних галузях науки і техніки завдяки своїй здатності розпізнавати складні закономірності та знаходити приховані зв'язки у великих обсягах даних. Однак розуміння внутрішньої роботи цих моделей залишається складним завданням. У цій тезі розглядається застосування перетворення Фур'є для аналізу внутрішньої структури та поведінки глибоких нейронних мереж.

Посилання

Zhi-Qin John Xu, Yaoyu Zhang. Frequency Principle: Fourier Analysis Sheds Light on Deep Neural Networks // ICLR 2020 Conference Blind Submission – November 2020, pp. 1746-1767

##submission.downloads##

Опубліковано

09.06.2024

Як цитувати

[1]
Тимощук, О. і Янчук, П. 2024. АНАЛІЗ ГЛИБОКИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ З ДОПОМОГОЮ ФУР’Є ПЕРЕТВОРЕННЯ. Міжнародна науково-практична конференція "Проблеми комп’ютерних наук, програмного моделювання та безпеки цифрових систем". (Чер 2024), 60.

Номер

2024: І Міжнародна науково-практична конференція «Проблеми комп’ютерних наук, програмного моделювання та безпеки цифрових систем»

Розділ

Комп’ютерні науки.