Кот, Анатолій ТарасовичВантік, Олексій Станіславович2024-10-072024-10-072024Вантік, О. С. Дослідження машинного навчання згорткових нейронних мереж: стиснення та збудження : дипломна робота ... бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Вантік Олексій Станіславович. – Київ, 2024. – 87 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69581Дипломна робота: 87 с., 28 рис., 7 табл., 16 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослідження – архітектури нейронних мереж зі стисненням та збудженням. Предмет дослідження – методи використання технології стиснення та збудження у моделях комп’ютерного зору. Мета роботи – дослідження методів глибокого навчання, їх застосування на прикладі задачі класифікації зображень, вдосконалення моделей за допомогою технології стиснення та збудження. Актуальність роботи полягає в широкому використанні моделей комп’ютерного зору для різного типу задач, що часто зустрічаються під час розробки програмних забезпечень. Ефективінсть роботи таких моделей напряму залежить від обраної архітектури, кожна з яких спромогається створити якнайкращу репрезентацію зображення для обробки. Блок стиснення для збудження є інструментом, який має намір покращити цю репрезентацію, таким чином пришвидшивши навчання моделі та покращивши її результати. За результатами роботи отримані варіації відомих згорткових нейронних моделей, які були використані для дослідження, можна використовувати у реальних проектах, що може допомогти при подальшій розробці.87 с.ukнейронна мережазгорткова нейронна мережакласифікаціясіамська нейронна мережакомп’ютерний зірглибоке навчаннястиснення та збудженняneural networkconvolutional neural networkclassificationsiamese neural networkcomputer visiondeep learningcompression and excitationBachelor Thesis