Недашківська, Надія ІванівнаЗаборський, Демид Дмитрович2023-10-112023-10-112023Заборський, Д. Д. Порівняльний аналіз архітектур глибоких згорткових нейронних мереж для класифікації̈ зображень : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Заборський Демид Дмитрович. – Київ, 2023. – 149 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/61181Дипломна робота: 149 с., 38 рис., 16 табл., 28 джерел, 2 додатки. Мета роботи – дослідження та порівняння розповсюджених та актуальних архітектур для побудови моделей згорткових нейронних мереж на задачі класифікації зображень за допомогою метрик часу, розміру та якості роботи моделей. Проведено опис задачі класифікації зображень та методи реалізації для її вирішення. Були описані згорткові нейронні мережі, особливості побудови її шарів, роль, яку вони виконують та послідовний алгоритм роботи цього різновиду мереж на епосі. Наведено опис вибірки даних, на якій виконувались дослідження роботи моделей згорткових нейронних мереж. Було обрано на основі актуальності та популярності у використанні такі архітектури згорткових мереж, як ResNet, VGG, Inception, MobileNet, EfficientNet. Розроблено програму, у якій було побудовано моделі обраних архітектур CNN у середовищі Jupiter Notebook мовою Python 3.11.3 (IPython) та проведений порівняльний аналіз наведених архітектур згорткових нейронних мереж. Було проведено функціонально-вартісний аналіз виконаної роботи.149 с.ukглибокі нейронні мережізгорткові нейронні мережіархітектура mobilenetархітектура vggnetархітектура resnetархітектура efficientnetархітектура inceptionфінансово-економічні процессиdeep neural networksconvolutional neural networksmobilenet architecturevggnet architect ureresnet architectureefficientnet architectureinception architecturefinancial-economic processesBachelor Thesis