| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Яковина, В. | - |
| dc.date.accessioned | 2012-10-03T07:56:09Z | - |
| dc.date.available | 2012-10-03T07:56:09Z | - |
| dc.date.issued | 2012 | - |
| dc.identifier.citation | Яковина В. Вплив функції активації RBF нейронної мережі на ефективність прогнозування кількості відмов програмного забезпечення / В. Яковина // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2012. – № 732 : Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – С. 36-39. – Бібліографія: 9 назв. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/14862 | - |
| dc.description.abstract | Досліджено вплив функції активації нейронної мережі типу RBF на ефективність навчання та прогнозування надійності програмного забезпечення у вигляді часових рядів. Показано, що оптимальною функцією активації для цієї задачі є Inverse Multiquadric з 10 нейронами у вхідному шарі та 30 – у прихованому. In this paper the affect of RBF neural network activation function on the network learning efficiency and software reliability prediction is studied. The obtained results show that the optimal activation function is Inverse Multiquadric with 10 neurons in the input layer and 30 neurons in the hidden one. | uk_UA |
| dc.language.iso | ua | uk_UA |
| dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | uk_UA |
| dc.subject | надійність програмного забезпечення | uk_UA |
| dc.subject | часовий ряд | uk_UA |
| dc.subject | нейронна мережа типу RBF | uk_UA |
| dc.subject | функція активації | uk_UA |
| dc.subject | software reliability | uk_UA |
| dc.subject | time series | uk_UA |
| dc.subject | RBF neural network | uk_UA |
| dc.subject | activation function | uk_UA |
| dc.title | Вплив функції активації RBF нейронної мережі на ефективність прогнозування кількості відмов програмного забезпечення | uk_UA |
| dc.type | Article | uk_UA |
| Appears in Collections: | Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2012. – №732
|
