Спосіб глибинного навчання для класифікації фізичних рухів за допомогою інтерфейсу мозок-комп'ютер
Вантажиться...
Дата
2023-05
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У магістерській дисертації розглядається спосіб підвищення ефективності використання глибинних нейромереж для класифікації фізичних рухів рукою на основі сигналів електроенцефалографії. Проведено порівняльний аналіз метрик та візуалізовано результати для 45 комбінацій елементів глибинного навчання.
Результати дозволяють оцінити доцільність або недоцільність подального роозвитку методів гібридизації у певних напрямках. Програмний продукт був створений на мові Python.
Опис
Ключові слова
штучний інтелект, artificial intelligence, електроенцефалографія, electroencephalography, інтерфейс мозок-комп’ютер, brain-computer interface, спосіб, method, класифікація фізичних рухів, classification of physical movements, гібридні глибинні нейромережі, hybrid deep neural networks
Бібліографічний опис
Костюкевич, К. В. Спосіб глибинного навчання для класифікації фізичних рухів за допомогою інтерфейсу мозок-комп'ютер : магістерська дис. : 123 Компʼютерна інженерія / Костюкевич Костянтин Вікторович. – Київ, 2023. – 107 с.