Методи ініціалізації нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКочура, Юрій Петрович
dc.contributor.authorІванькова, Анна Русланівна
dc.date.accessioned2023-08-25T12:47:24Z
dc.date.available2023-08-25T12:47:24Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractУ даній роботі було розглянуто чотири методи ініціалізації ваг нейронних мереж - ініціалізація нулями, випадковими числами, Ксав'є Глорота і Каймінга Хі - та принципи їх використання. Проаналізовано недоліки та переваги кожного методу. Було обрано завдання – класифікація рукописних цифр з набором даних MNIST. На основі створеної нейронної мережі проводиться порівняння збіжності оптимізаційного алгоритму при використанні різних методів ініціалізації. У результаті роботи було зроблено висновки щодо ефективності кожного методу та обрано найкращий з них, що відповідає меті роботи. Обсяг пояснювальної записки – 68 стр., кількість ілюстрацій – 27, кількість додатків – 4. Ключові слова: нейронна мережа, методи ініціалізації, збіжність, Python.uk
dc.description.abstractotherIn this project for a Bachelor's Degree, four methods for initialising neural network weights – zero initialization, random, Xavier Glorot and Kaiming He - and the principles of their use are considered. The disadvantages and advantages of each method are analysed. The chosen task was the classification of handwritten digits using the MNIST dataset. On the basis of created neural network the convergence of the optimisation algorithm is compared when using different initialisation methods. As a result of the work, conclusions were drawn about the effectiveness of each method and the best one was chosen, that corresponds the purpose of the work. The volume of the explanatory note - 68 pages, the number of illustrations - 27, the number of appendices - 4. Keywords: neural network, initialization methods, convergence, Python.uk
dc.format.extent92 с.uk
dc.identifier.citationІванькова, А. Р. Методи ініціалізації нейронних мереж : дипломний проект … бакалавра : 123 Комп’ютерна інженерія / Іванькова Анна Русланівна. – Київ, 2023. – 92 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/59497
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectметоди ініціалізаціїuk
dc.subjectзбіжнітсьuk
dc.subjectpythonuk
dc.titleМетоди ініціалізації нейронних мережuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Ivankova_bakalavr.pdf
Розмір:
3.22 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 (ОТ)
Бакалаврські роботи