Пошук оптимальної нейронної мережі для інтелектуального помічника

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБезпалько, Олександр Сергійович
dc.contributor.authorПольшакова, Ольга Михайлівна
dc.date.accessioned2020-06-18T17:01:41Z
dc.date.available2020-06-18T17:01:41Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenThe object of the study is to determine the optimal neural network for building an intellectual assistant. The article gives an overview of the main types of neural networks that can be used to implement the project. Their comparison is carried out. Indication of the advantages and disadvantages of the above listed neural networks, when applied in this project. In the process of study, the following neural networks are considered. The intermediary of direct distribution, namely, the perceptron of Rosenblatt, and, moreover, the more advanced neural network - the multilayer Rosenblatt recipe and the Vord neural network. Recurrent neural networks, the main feature of which is that after the first training signal transmitted in the opposite direction. The typical representative of this type of neural networks is the Hopfield network. Network of back propagation. Unlike reverse error networks, these networks are designed for initial rapid simulation. Deep Neural Networks. on the example of one of their representatives - the convolutional neural network.en
dc.description.abstractruОбъектом исследования является определение оптимальной нейронной сети для построения интеллектуального помощника. В статье сделан обзор основных типов нейронных сетей, которые могут быть использованы для реализации проекта. Проведено их сравнения. Указаны преимущества и недостатки перечисленных нейронных сетей, при применении их в данном проекте. В процессе исследования рассматриваются следующие нейронные сети. Сеть прямого распространения, а именно перцептрон Розенблатта, а также, более усовершенствованная нейронная сеть – многослойный перецептрон Розенблатта и нейронная сеть Ворда. Рекуррентные нейронные сети, основная особенность который заключается в том, что после первого обучение сигнал передается в обратном направлении. Типичным представителем этого типа нейронных сетей является сеть Хопфилда. Сети встречного распространения. В отличие от сетей с обратным распространением ошибки эти сети предназначены для начального быстрого моделирования. Глубинные нейронные сети, на примере одного из их представителей – згорткових нейронной сети.ru
dc.description.abstractukОб’єктом дослідження є визначення оптимальної нейронної мережі для побудови інтелектуального помічника. У статті зроблено огляд основних типів нейронних мереж, яку можуть бути використанні для реалізації проекту. Проведене їхнє порівняння. Зазначення переваги та недоліки вище перерахованих нейронних мереж, при застосуванні їх у даному проекті. У процесі дослідження розглядаються наступні нейронні мережі. Межера прямого поширення, а саме перцептрона Розенблатта, а, також, більш вдосконалена нейронна мережа – багатошаровий перецептрон Розенблатта та нейронна мережа Ворда. Рекурентні нейронні мережі, основна особливість який полягає у тому, що після першого навчання сигнал передається у зворотному напрямку. Типовим представником цього типу нейронних мереж є мережа Хопфілда. Мережі зустрічного поширення. На відміну від мереж зі зворотним поширенням помилки ці мережі призначені для початкового швидкого моделювання. Глибинні нейронні мережі, на прикладі одного з їхніх представників – згорткової нейронної мережі.uk
dc.format.pagerangeС. 3-9uk
dc.identifier.citationБезпалько, О. С. Пошук оптимальної нейронної мережі для інтелектуального помічника / О. С. Безпалько, О. М. Польшакова // Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2018. – № 2 (33). – С. 3–9. – Бібліогр.: 5 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/1560-8956.33.2018.164666
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/34284
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceАдаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник, 2018, № 2 (33)uk
dc.subjectінтелектуальний помічникuk
dc.subjectнейронні мережі прямого поширенняuk
dc.subjectзустрічного поширенняuk
dc.subjectглибокі нейронні мережіuk
dc.subjectрекурентні нейронні мережіuk
dc.subjectintellectual assistantuk
dc.subjectdirect propagation neural networksuk
dc.subjectback propagationuk
dc.subjectdeep neural networksuk
dc.subjectrecurrent neural networksuk
dc.subjectинтеллектуальный помощникuk
dc.subjectнейронные сети прямого распространенияuk
dc.subjectвстречного распространенияuk
dc.subjectглубокие нейронные сетиuk
dc.subjectрекуррентные нейронные сетиuk
dc.subject.udc004.891.2uk
dc.titleПошук оптимальної нейронної мережі для інтелектуального помічникаuk
dc.title.alternativeSearch for optimal neural network for intelligent assistantuk
dc.title.alternativeПоиск оптимальной нейронной сети для интеллектуального помощникаuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
asau-2018-2_01.pdf
Розмір:
387.19 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Адаптивні системи автоматичного управління: міжвідомчий науково-технічний збірник, № 2 (33)