| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Мардвилко, Т. С. | - |
| dc.contributor.author | Шарай, В. В. | - |
| dc.date.accessioned | 2016-06-03T09:07:43Z | - |
| dc.date.accessioned | 2017-07-27T12:17:33Z | - |
| dc.date.available | 2016-06-03T09:07:43Z | - |
| dc.date.available | 2017-07-27T12:17:33Z | - |
| dc.date.issued | 2015 | - |
| dc.identifier.citation | Мардвилко, Т.С. Многослойный персептрон в программировании игр / Т. С. Мардвилко, В. В. Шарай // Альманах современной науки и образования. – 2015. – № 9 (99). – С. 99 – 102. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/7225 | - |
| dc.description.abstract | В работе рассмотрена проблема предсказания с использованием нейронных
сетей на основе игры “Ping-pong”. Изучены различные конфигурации
нейронной сети и эвристики, влияющие на скорость обучения и ошибку сети.
Для визуализации процесса обучения создана специальная утилита,
позволяющая исследователю строить различные конфигурации нейронных
сетей и наблюдать изменение сети на отдельных шагах обучения. Проект
написан на языке Python с использованием библиотеки PyBrain. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | Грамота | ru_RU |
| dc.subject | публикации ученых | ru_RU |
| dc.subject | нейрон | ru_RU |
| dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | метод обратного распространения ошибки | ru_RU |
| dc.subject | многослойный персептрон | ru_RU |
| dc.subject | язык программирования Рython | ru_RU |
| dc.subject | neuron | ru_RU |
| dc.subject | neural nets | ru_RU |
| dc.subject | method of reversal | ru_RU |
| dc.subject | spread of error | ru_RU |
| dc.subject | multilayer | ru_RU |
| dc.subject | рerceptron | ru_RU |
| dc.subject | programming | ru_RU |
| dc.subject | language Рython | ru_RU |
| dc.subject | Ping-Pong | ru_RU |
| dc.title | Многослойный персептрон в программировании игр | ru_RU |
| dc.title.alternative | Multilayer perceptron in games programming | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
| local.description.annotation | The paper examines the problem of forecasting with the use of neural nets on the basis of the game “Ping-pong”. Various configurations of neural nets and heuristics influencing learning speed and the error of the net are studied. For the visualization of the process of learning a special utility is created allowing the researcher to build various configurations of neural nets and watch the change of the net at separate stages of learning. The project is written in the Python language with the use of the library PyBrain. | - |
| Appears in Collections: | Публикации в зарубежных изданиях
|
