Текущий выпуск Номер 3, 2026 Том 18

Все выпуски

Результаты поиска по 'регрессия':
Найдено статей: 24
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 2, с. 201-203
    Просмотров за год: 29.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 2, с. 229-233
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 3, с. 455-457
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2022, т. 14, № 3, с. 521-523
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2025, т. 17, № 4, с. 525-528
  6. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 1, с. 5-8
  7. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 2, с. 205-208
  8. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2026, т. 18, № 3, с. 557-560
  9. Тихов М.С., Бородина Т.С.
    Математическая модель и компьютерный анализ критериев однородности зависимости «доза–эффект»
    Компьютерные исследования и моделирование, 2012, т. 4, № 2, с. 267-273

    Данная работа посвящена сравнению двух критериев однородности: критерия χ2, основанного на таблицах сопряженности признаков 2 × 2, и критерия однородности, основанного на асимптотических распределениях суммируемых квадратичных уклонений оценок функции распределения в модели зависимости «доза–эффект». Оценка мощности критериев производится при помощи компьютерного моделирования. Для построения функций эффективности используется метод ядерной оценки регрессии, основанный на оценке Надарая–Ватсона.

    Ключевые слова: модель зависимости «доза–эффект», непараметрический метод ядерной оценки регрессии, оценка Надарая–Ватсона, критерии однородности.
    Просмотров за год: 6.
  10. Востриков Д.Д., Конин Г.О., Лобанов А.В., Матюхин В.В.
    Влияние конечности мантиссы на точность безградиентных методов оптимизации
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 2, с. 259-280

    Безградиентные методы оптимизации, или методы нулевого порядка, широко применяются в обучении нейронных сетей, обучении с подкреплением, а также в промышленных задачах, где доступны лишь значения функции в точке (работа с неаналитическими функциями). В частности, метод обратного распространения ошибки в PyTorch работает именно по этому принципу. Существует общеизвестный факт, что при компьютерных вычислениях используется эвристика чисел с плавающей точкой, и из-за этого возникает проблема конечности мантиссы.

    В этой работе мы, во-первых, сделали обзор наиболее популярных методов аппроксимации градиента: конечная прямая/центральная разность (FFD/FCD), покомпонентная прямая/центральная разность (FWC/CWC), прямая/центральная рандомизация на $l_2$ сфере (FSSG2/CFFG2); во-вторых, мы описали текущие теоретические представления шума, вносимого неточностью вычисления функции в точке: враждебный шум, случайный шум; в-третьих, мы провели серию экспериментов на часто встречающихся классах задач, таких как квадратичная задача, логистическая регрессия, SVM, чтобы попытаться определить, соответствует ли реальная природа машинного шума существующей теории. Оказалось, что в реальности (по крайней мере на тех классах задач, которые были рассмотрены в данной работе) машинный шум оказался чем-то средним между враждебным шумом и случайным, в связи с чем текущая теория о влиянии конечности мантиссы на поиск оптимума в задачах безградиентной оптимизации требует некоторой корректировки.

    Ключевые слова: конечность мантиссы, безградиентные методы оптимизации, аппроксима- ция градиента, градиентный спуск, квадратичная задача, логистическая регрессия.
Страницы: следующая последняя »

Журнал индексируется в Scopus

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в систему  Российского индекса научного цитирования.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Website Copyright © 2009–2026 Институт компьютерных исследований