Використання генетичних алгоритмів в задачі машинного налаштування згорткових нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКот, Анатолій Тарасович
dc.contributor.authorПанасюк, Руслан Ігорович
dc.date.accessioned2024-11-06T14:08:16Z
dc.date.available2024-11-06T14:08:16Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 87 с., 26 рис., 6 табл., 23 посилань, 1 додаток. У цьому документі розглянута проблема машинного налаштування згорткових нейронних мереж (ЗНМ) за допомогою генетичних алгоритмів (ГА). Робота присвячена розробці ефективних методів оптимізації параметрів ЗНМ, що можуть бути застосовані в різних сферах: класифікація зображень, розпізнавання облич, обробка медичних зображень, автоматичне керування транспортом, виявлення аномалій та багатьох інших. Об’єкт дослідження – згорткові нейронні мережі. Предмет дослідження – методи машинного налаштування параметрів ЗНМ з використанням генетичних алгоритмів. Мета роботи – розробка автоматизованої системи для оптимізації параметрів згорткових нейронних мереж з використанням генетичних алгоритмів з метою поліпшення їх продуктивності у задачі класифікації. Результат – в роботі розглянуто основні класи нейронних мереж та їх алгоритмів оптимізації, детально розглянуто ЗНМ та ГА, розроблено програмний продукт для автоматизованої системи вибору та оптимізації параметрів ЗНМ та визначено його економічну собівартість.
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 87 p., 26 figures, 6 tables, 23 references, 1 appendix. This document addresses the problem of tuning convolutional neural networks (CNNs) using genetic algorithms (GAs). The work is dedicated to the development of effective methods for optimizing the parameters of CNNs, which can be applied in various fields: image classification, face recognition, medical image processing, autonomous vehicle control, anomaly detection, and many others. The object of the study is convolutional neural networks The subject of research is methods of tuning CNN parameters using genetic algorithms. The purpose of the work is to develop an automated system for optimizing the parameters of convolutional neural networks using genetic algorithms to improve their performance in classification and recognition tasks. The result of the work includes an examination of the main classes of neural networks and their optimization algorithms, a detailed review of CNNs and GAs, the development of a software product for an automated system for selecting and optimizing CNN parameters, and the determination of its economic cost.
dc.format.extent87 с.
dc.identifier.citationПанасюк, Р. І. Використання генетичних алгоритмів в задачі машинного налаштування згорткових нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Панасюк Руслан Ігорович. – Київ, 2024. – 87 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70395
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectвикористання генетичних алгоритмів
dc.subjectusing genetic algorithms
dc.titleВикористання генетичних алгоритмів в задачі машинного налаштування згорткових нейронних мереж
dc.typeBachelor Thesis

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (ШІ)
Бакалаврські роботи