Дослідження впливу застосування спайкових нейронних мереж при навчанні класичних

dc.contributor.advisorДорогий, Ярослав Юрійович
dc.contributor.authorКолісніченко, Вадим Юрійович
dc.date.accessioned2018-05-21T14:18:39Z
dc.date.available2018-05-21T14:18:39Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenMaster's thesis “Machine learning frameworks for pattern recognition” consists of 125 pages, 39 figures, 26 tables, 3 appendices, 30 sources. The object of the study is the use of spiking neural networks in the work of artificial neural networks. The purpose of the work is to analyze the effect of the use of spiking neural networks in the pre-training phase on the accuracy of classical artificial neural networks. Artificial neural networks usually require labeled data sets for solving the most interesting problems. Collecting labeled data is usually a complex issue, because it requires manual annotation. A large number of unlabeled data, in contrast, can be easily collected automatically. The idea of using unlabeled data to improve the performance of artificial neural networks when learning on labeled data is not new. An unlabeled data set is usually applied before supervised learning, at the stage of the pre - training. A similar principle is also applicable to the tasks of semi-supervised learning, when the number of labeled examples is small. In this paper, the effect of the application of the new developed approach to the tasks of semi-supervised learning of traditional artificial neural networks, based on the use of spiking neural networks at the pre-training phase, is being studied. Foreseeable assumptions about the development of the study – development of a more efficient algorithm for transferring the model of the spiking neural network and the application of the proposed method of pre-training for more complex architectures of artificial neural networks.uk
dc.description.abstractruМагистерская диссертация содержит исследование влияния применения спайковой нейронной сети на этапе предварительной тренировки при обучении классической искусственной нейронной сети. В работе проанализированы различные конфигурации предложенного метода.uk
dc.description.abstractukМагістерська дисертація освітньо-кваліфікаційного рівня “магістр” на тему “ Дослідження впливу застосування спайкових нейронних мереж при навчанні класичних ”: 125 с., 39 рис., 26 табл., 3 додатки, 30 джерел. Об'єкт дослідження – використання спайкових нейронних мереж в роботі штучних нейронних мереж. Мета роботи – дослідити вплив застосування спайкових нейронних мереж на етапі попереднього тренування на точність навчання класичних штучних нейронних мереж. Штучні нейронні мережі зазвичай вимагають розмічених наборів даних для вирішення найбільш цікавих проблем. Збір позначених даних зазвичай є складною проблемою, оскільки потребує ручної анотації. А велика кількість нерозмічених даних, навпаки, може бути легко зібрана автоматично. Ідея використовувати нерозмічені дані для покращенн я показників штучних нейронних мереж при навчанні на розмічених даних не є новою. Нерозмічений набір даних, як правило, застосовується перед навчанням з учителем, на етапі попереднього тренування. Подібний принцип також застосовується до завдань напівавтоматичного навчання, коли кількість розмічених прикладів мала. У даній роботі досліджується вплив застосування нового розробленого підходу до задач напівавтоматичного навчання традиційних штучних нейронних мереж, який базується на використанні спайкових нейронних мереж на етапі попереднього тренування. Прогнозні припущення про розвиток дослідження – розробка ефективнішого алгоритму перенесення моделі спайкової нейронної мережі та застосування запропонованого методу попереднього тренування для більш складних архітектур штучних нейронних мереж.uk
dc.format.page126 с.uk
dc.identifier.citationКолісніченко, В. Ю. Дослідження впливу застосування спайкових нейронних мереж при навчанні класичних : магістерська дис. : 151 Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології / Колісніченко Вадим Юрійович. – Київ, 2018. – 126 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/22998
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectспайкові нейронні мережіuk
dc.subjectнапівавтоматичне навчанняuk
dc.subjectнавчання без учителяuk
dc.subjectпопереднє тренуванняuk
dc.subjectspiking neural networksuk
dc.subjectsemi-supervised learninguk
dc.subjectunsupervised learninguk
dc.subjectpre-traininguk
dc.subject.udc004.9uk
dc.titleДослідження впливу застосування спайкових нейронних мереж при навчанні класичнихuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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