Система генерування навчальної вибірки в задачах напівкерованого навчання на основі генеративно-змагальних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСинєглазов, Віктор Михайлович
dc.contributor.authorМаєвська, Катерина Сергіївна
dc.date.accessioned2023-09-15T15:35:45Z
dc.date.available2023-09-15T15:35:45Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractДипломна 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.uk
dc.description.abstractotherThesis: 124 p., 9 tabl., 30 fig., 2 appendixes, 36 sources. Theoretical knowledge in artificial intelligence, neural networks, machine learning and their classification was considered in this work. There was also an overview of the operation methods and the architecture of generative-adversarial networks and the experimental realization for two problems was built. The main principles of semi-supervised learning, its architecture with generative-adversarial networks integration was considered, custom realization was built to solve the problem of handwritten digits recognition. Testing and comparative analysis were provided. The object of the studies are generative-adversarial networks and semi- supervised learning. The subject of the studies are the methods of generative-adversarial networks integration for solving semi-supervised learning problems.uk
dc.format.extent124 с.uk
dc.identifier.citationМаєвська, 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.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/60409
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectгенеративно-змагальні мережіuk
dc.subjectнапівкероване навчанняuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectgenerative-adversarial networksuk
dc.subjectsemi-supervised learninguk
dc.titleСистема генерування навчальної вибірки в задачах напівкерованого навчання на основі генеративно-змагальних мережuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Maievska_bakalavr.pdf
Розмір:
3.64 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи