Спосіб глибинного навчання для класифікації фізичних рухів за допомогою інтерфейсу мозок-комп'ютер
Loading...
Date
2023-05
Authors
Advisor
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Abstract
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.
Description
Keywords
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
Citation
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.