Розпізнавання рукописних цифр за допомогою методів квантового машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorНедашківська, Надія Іванівна
dc.contributor.authorЧинник, Петро Анатолійович
dc.date.accessioned2023-10-20T09:31:06Z
dc.date.available2023-10-20T09:31:06Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМагістерська дисертація: 95 с., 29 табл., 24 рис., 26 джерел, 1 додаток. Об’єктом дослідження є задача розпізнавання цифр. Предмет дослідження – згорткова нейромережа, квантова згорткова нейромережа, квантовий метод опорних векторів. Мета дослідження полягає у аналізі квантових методів манишного навчання і класичних методів у задачі розпізнавання цифр, підборі моделей для класифікації, реалізації цих методів та вибір найкращого методу. Як результат дослідження було реалізовано квантові методи машиного навчання і звичайну згорткову нейромережу для задачі класифікації цифр і їх порівняльний аналіз. Проведено порівняння побудованих моделей та вибрано найкращу за метриками accuracy, recall, precision і f1-score. Результат даної роботи можна застосувати у подальшому дослідженні квантових обчислень у задачах штучного інтелекту.uk
dc.description.abstractotherMaster's thesis: 95 pp., 29 tables, 24 figures, 26 sources, 1 appendix. The object of the study is the task of recognizing numbers. The subject of research is convolutional neural network, quantum convolutional neural network, quantum method of support vectors. The purpose of the research is to analyze the quantum methods of Manish learning and classical methods in the problem of number recognition, the selection of models for classification, the implementation of these methods and the choice of the best method. As a result of the research, quantum machine learning methods and a conventional convolutional neural network were implemented for the task of digit classification and their comparative analysis. The built models were compared and the best one was selected based on the accuracy, recall, precision and f1-score metrics. The result of this work can be applied in the further research of quantum computing in the tasks of artificial intelligence.uk
dc.format.extent95 с.uk
dc.identifier.citationЧинник, П. А. Розпізнавання рукописних цифр за допомогою методів квантового машинного навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Чинник Петро Анатолійович. - Київ, 2023. - 95 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/61655
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectквантовий комп'ютерuk
dc.subjectквантовий метод опорних векторівuk
dc.subjectквантова згорткова нейромережаuk
dc.subjectквантові обчисленняuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectзгорткова нейромережаuk
dc.subject.udc004.852uk
dc.titleРозпізнавання рукописних цифр за допомогою методів квантового машинного навчанняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Chynnyk_mahistr.pdf
Розмір:
859.68 KB
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

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи