НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІЛЕРДІ ЗЕРТТЕУ ЖӘНЕ БАҒДАРЛАМАЛЫҚ ТҮРДЕ ЖҮЗЕГЕ АСЫРУ
Article Sidebar
Main Article Content
Аңдатпа
Бұл мақалада нейрондық желілерді бағдарламалық тестілеуде қолданылуы, олардың теориялық негіздері, практикалық іске асырылуы және инновациялық тәсілдері егжей тегжейлі қарастырылады. Онда нейрондық желілер функцияларын автоматтандыру және ақауларды анықтау мүмкіндіктерін жақсарту арқылы бағдарламалық тестілеу процестерін айтарлықтай жақсарта алатыны көрсетілген. Несиелік карталарды мақұлдау бағдарламалық жасақтамасын кейс-стади арқылы эмпирикалық тексеру нейрондық желі әдістемелерінің тиімділігі мен тиімділігін көрсетеді. Мақалада сонымен қатар деректер сапасы, есептеу ресурстарына қойылатын талаптар, интерпретациялану және шамадан тыс сәйкестік сияқты ықтимал мәселелер қарастырылады, бұл бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеудегі нейрондық желілердің трансформациялық әлеуетіне жан-жақты шолу жасайды.
Article Details
##submission.citations##
Michael Nielsen. Neural Networks and Deep Learning. 2015.
Chris M. Bishop. Neural Networks and Their Applications. 1994.
D.H. Nguyen, B. Widrow. Neural Networks for Self-Learning Control Systems. 1990.
Koushal Kumar, G.S.M. Thakur. Advanced Applications of Neural Networks and Artificial Intelligence: A Review. 2012.
Manavendra Misra, Brad Warner. Understanding Neural Networks as Statistical Tools. 1996.
J.A. Anderson. Two Models for Memory Organization. Mathematical Biosciences, 1970.
G. Cybenko. Approximation by Superpositions of a Sigmoidal Function. Mathematics of Control, Signals, and Systems, 1989.
Z. Khabazi. Generative Algorithms. 2011.
Stanford University. Generative Learning Algorithms — CS229 Lecture Notes. 2008.
Inês Caetano. Computational Design in Architecture: Defining Parametric, Generative, and Algorithmic Design. Frontiers of Architectural Research, 2020.
Ali Bou Nassif, Mohammad Azzeh, Luiz F. Capretz, Danny Ho. Neural Network Models in Software Engineering Applications. 2021.