Система генерування навчальної вибірки в задачах напівкерованого навчання на основі генеративно-змагальних мереж
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота: 124 с., 9 табл., 30 рис., 2 додатки, 36 джерел.
У роботі було розглянуто теоретичні відомості в області штучного
інтелекту, нейронних мереж та машинного навчання і їх класифікацій.
Проведено огляд принципу роботи та архітектури генеративно-змагальних
мереж, побудована експериментальна реалізація для двох задач. Було
досліджено основні принципи напівкерованого навчання та розглянуто його
архітектуру з інтеграцією генеративно-змагальних мереж, побудовано власну
реалізацію розв’язку задачі класифікації зображень рукописних цифр,
проведено тестування та порівняльний аналіз.
Об’єктом дослідження стали генеративно-змагальні мережі та
напівкероване навчання.
Предметом дослідження були методи застосування генеративно-
змагальних мереж для розв’язку задач напівкерованого навчання.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, штучний інтелект, класифікація, генеративно-змагальні мережі, напівкероване навчання, machine learning, artificial intelligence, classification, generative-adversarial networks, semi-supervised learning
Бібліографічний опис
Маєвська, К. С. Система генерування навчальної вибірки в задачах напівкерованого навчання на основі генеративно-змагальних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Маєвська Катерина Сергіївна. – Київ, 2023. – 124 с.