Програмний метод створення веб-сторінки за допомогою нейронної мережі на базі вхідного зображення
| dc.contributor.advisor | Олещенко, Любов Михайлівна | |
| dc.contributor.author | Богуцький, Дмитро Борисович | |
| dc.date.accessioned | 2020-01-27T08:20:06Z | |
| dc.date.available | 2020-01-27T08:20:06Z | |
| dc.date.issued | 2019-12 | |
| dc.description.abstracten | Actuality. Today, there is a rapid growth of websites, web applications and web pages on the Internet. As of January 2019, 1.9 billion active websites have been officially registered, which is half a billion more than last year. By the end of 2019, it is projected to hit the mark of 2.6 billion active websites. If you count users, there are now 5.11 billion unique users worldwide, up 100 million, or 2 percent more than last year. Given these statistics, you can understand the size of the IT industry in our world. Every day, millions of websites are created around the world. The task of the web developer is to change the existing functionality of the site or to create a website of 0. When a developer creates websites from 0 every day, it can lead to routine and not interesting work. Also, not all people have the knowledge to build websites. This is a problem that needs solving. Based on this problem, it is necessary to analyze the existing methods of automation of this process. The best choice for the technology stack is to use neural networks of different types. To date, neural networks have occupied no small part in our lives. Based on neural networks, they create chatbots, autopilots for cars, programs that analyze documents, image recognition and more. But unfortunately, in the area of code generation, there are very few solutions that can be counted on one hand. Thus, it is obvious that creating a graphical interface using a neural network based on the input image is an urgent task. Object of research this work is a process of developing a web page using machine learning algorithms to generate webpage code based on the input image. Subjects of research are modern neural network’s algorithms and software to automate the creation of the web application's external interface. Goal of the work is the development of a software method of reproducing a web page using a combined use of GAN and RNN based on an input image template, which will eliminate the shortcomings of existing software solutions. Methods of research. The methods of deep machine learning are used in the work Scientific novelty The proposed software method of creating a web page using a neural network based on the input image differs from the existing methods by creating a unique date set, which allows the simultaneous operation of GAN and RNN, which, in turn, makes the algorithm on average 10% faster than its counterparts, and allows you to generate responsive, semantic, and cross-browser web code. Practical the results obtained are that the proposed method allows to correct the lack of existing methods of code generation through the combined use of GAN and RNN. This made it possible to speed up the algorithm, make the code responsive, cross-browser, and reduce packet loss in NN training. Based on the developed method, an application on ReactJS has been developed that allows to use the created method and customize it. Approbation. The main provisions and results of work were reported and discussed at the XІІ Scientific Conference of Masters and Postgraduate Students "Applied Mathematics and Computer", PMK-2019. Structure and content of the thesis. The master's thesis consists of an introduction, four sections, conclusions and appendices. The introduction gives a general description of the work, assesses the current state of the problem, substantiates the relevance of the research direction, formulates the purpose and objectives of the research. The first section describes the task of creating a web page using neural networks of different types, describes the features of existing software solutions, examines existing methods of creating web pages, their advantages and disadvantages are analyzed. The second section deals with the principle of operation of the Elman neural networks, its advantages and disadvantages are analyzed. Existing machine learning methods are considered. A proprietary Elman-based neural network method for generating web page code is proposed. In the third section the basic requirements for the software product are formed; the choice of the means used in the development is justified; describes a developed system that implements its own method of simultaneous operation of neural networks of different types to generate the source code of the source web page. The fourth section defines the performance evaluation criteria that apply to the method developed; provides information on data used in performance analysis; an analysis of the effectiveness of its own method against the indicators of existing solutions. The results of the work are analyzed in the conclusions. The work is made on 70 sheets, contains 2 appendices and links to the list of used literary sources of 30 titles. The paper presents 10 figures and 2 tables. | uk |
| dc.description.abstractuk | Актуальність теми. На сьогоднішній день спостерігається стрімке зростання веб сайтів, веб застосунків та веб сторінок в мережі Інтернет. На січень 2019 року офіційно зареєстровано 1.9 мільярдів активних веб сайтів, що на пів мільярда більше ніж у минулому 2018 році. На кінець 2019 року прогнозується перехід відмітки в 2.6 мільярдів активних веб сайтів. Якщо рахувати користувачів, то зараз в світі зареєстровано 5.11 мільярдів унікальних користувачів, що на 100 мільйонів, або на 2 % більше ніж у минулому році. Враховуючи наведену статистику, можна зрозуміти розмір IT індустрії в нашому світі. Кожного дня створюється мільйони сайтів у всьому світі. Задача веб розробника полягає у зміні існуючої функціональності сайту або у створені веб сайту з нуля. Коли розробник створює веб сайти з нуля кожен день, це зводиться до рутинної та не цікавої роботи. Також не всі люди мають потрібні знання для створення веб сайтів. Це є проблемою, яка потребує вирішення. Виходячи з цієї проблеми, слід проаналізувати існуючі методи автоматизації даного процесу. Найкращим вибором технологічного стеку є використання нейронних мереж різних типів. На сьогоднішній день нейронні мережі дуже часто використовуються у нашому житті. На базі нейронних мереж створюють чат ботів, автопілоти для машин, програми, що аналізують документи, розпізнавання зображень та багато іншого. Але, нажаль, у сфері генерації програмного коду існує дуже мало рішень. Таким чином, створення графічного інтерфейсу за допомогою нейронної мережі на базі вхідного зображення є актуальним завданням. Об’єктом дослідження в даній роботі є процес розроблення веб-сторінки з використанням алгоритмів машинного навчання для генерації програмного коду веб-сторінки на базі вхідного зображення. Предметом дослідження є сучасні алгоритми створення нейронних мереж та програмні засоби для автоматизації створення зовнішнього інтерфейсу веб додатку. Мета роботи полягає у розробленні програмного методу відтворення веб--сторінки за допомогою комбінованого використання нейронних мереж GAN та RNN на базі вхідного зображення--шаблону, який дозволить усунути недоліки існуючих програмних рішень. Методи дослідження. В роботі використовуються методи глибинного машинного навчання. Наукова новизна роботи полягає в наступному. Запропонований програмний метод створення веб--сторінки за допомогою нейронної мережі на базі вхідного зображення відрізняється від існуючих методів створенням унікального дата--сету, завдяки якому дозволяється одночасна робота GAN та RNN, що, в свою чергу, робить алгоритм у середньому на 10% швидшим від аналогів та дозволяє генерувати адаптивний, семантичний та крос--браузерний програмний код веб--сторінки. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонований метод дає змогу виправити недоліки існуючих методів генерації програмного коду шляхом комбінованого використання GAN і RNN. Завдяки цьому вдалося прискорити алгоритм, зробити код адаптивним, крос-браузерним та зменшити втрату пакетів при навчанні NN. На основі розробленого методу розроблено веб-додаток на ReactJS, що дозволяє користуватися створеним методом та налаштовувати його. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XІІ науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг», ПМК-2019 та опубліковані у збірнику тез доповідей. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. У вступі надано загальну характеристику роботи, виконано оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень. У першому розділі описана задача створення веб-сторінки за допомогою нейронних мереж різних типів, розглянуті особливості роботи існуючих програмних рішень, оглянуті існуючі методи створення веб-сторінок, проаналізовані їх переваги та недоліки. У другому розділі розглянуто принцип роботи нейронних мереж Елмана, проаналізовані її переваги та недоліки. Розглянуто існуючі методи машинного навчання. Запропонований власний метод на основі нейронної мережі Елмана для генерації програмного коду веб-сторінки. У третьому розділі сформовані основні вимоги до програмного продукту; обґрунтовано вибір засобів, що використовувались для розробки; описана розроблена система, що реалізує власний метод одночасної роботи нейронних мереж різних типів для генерації програмного коду вихідної веб-сторінки. У четвертому розділі визначено критерії оцінки ефективності, які застосовуються до розробленого методу; наведена інформація про дані, що використовувались при аналізі ефективності власного методу відносно показників існуючих рішень. У висновках проаналізовано отримані результати роботи. Робота виконана на 70 аркушах, містить 2 додатки та посилання на список використаних літературних джерел з 30 найменувань. У роботі наведено 10 рисунків та 2 таблиці. | uk |
| dc.format.page | 130 с. | uk |
| dc.identifier.citation | Богуцький, Д. Б. Програмний метод створення веб-сторінки за допомогою нейронної мережі на базі вхідного зображення : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Богуцький Дмитро Борисович. – Київ, 2019. – 130 с. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/31110 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.subject | нейронні мережі | uk |
| dc.subject | розпізнавання зображень | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | Python | uk |
| dc.subject | ReactJS | uk |
| dc.subject | neural networks | uk |
| dc.subject | image recognition | uk |
| dc.subject | machine learning | uk |
| dc.subject.udc | 004.89 | uk |
| dc.title | Програмний метод створення веб-сторінки за допомогою нейронної мережі на базі вхідного зображення | uk |
| dc.type | Master Thesis | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Bogutskii_magistr.pdf
- Розмір:
- 7.91 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.06 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: