МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЫБОРОК С ЗАДАННЫМИ СВОЙСТВАМИ МЕТОДОМ МОНТЕКАРЛО ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ И ИССЛЕДОВАНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРЯМОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ

УДК 330:45
DOI: 10.36871/2618-9976.2023.09.002

Авторы

Ольга Владимировна Галанина,
Кандидат экономических наук, Санкт-Петербургский государственный аграрный университет, Санкт-Петербург, Россия
Алексей Михайлович Голубев,
Национальный исследовательский университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация

Сегодня большие данные либо недоступны, либо дороги. Но исследовать поведение нейронных сетей прямого распространения нужно уже сейчас. Именно поэтому необходимо моделировать массивы данных (выборки) с заданными свойствами (например, массивы коррелирующих между собой величин любой конечной размерности), чтобы исследовать поведение нейронных сетей прямого распространения любой архитектуры. Реализовать задачу формирования таких выборок можно методом Монте-Карло.

Ключевые слова

большие данные
набор данных
нейронная сеть прямого распространения
персептрон
метод Монте-Карло
имитационное моделирование