МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.17213/2075-2067-2020-2-63-67Ключевые слова:
инновации, искусственные нейронные сети, оценка инновационных проектов, глубокое обучение, машинное обучение, генеративно-состязательные сетиАннотация
Целью исследования является совершенствование экономико-математического инструментария в сфере управления развитием инновационных проектов в условиях глобальных процессов цифровизации мировой и отечественной экономики.
Библиографические ссылки
Шумпетер Й. Теория экономического развития. М. — «Эксмо», 2007.
Schumpeter, Joseph A. Business Cycles: A Theoretical, Historical, and Statistical Analysis of the Capitalist Process. 1939.
F. Rosenblatt: The perceptron, a probabilistic model for information storage and organization in the brain, Psychol. Rev. 62, 386–408 (1958)
I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio. Generative adversarial nets. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), pages 2672–2680, 2014.
Сухарев О. С. Экономический рост, институты и технологии. Структурный и институциональный подход в экономической теории роста. Издание третье, исправленное. - М .: Ленанд, 2020. - 400 с.
https://orcid.org/0000-0002-5283-0466
