Синєглазов, Віктор МихайловичМоскаленко, Роман Юрійович2024-12-292024-12-292024Москаленко, Р. Ю. Структурно параметричний синтез гібридних рекурентних нейронних мереж для обробки природної мови : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Москаленко Роман Юрійович. - Київ, 2024. - 107 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/71461Магістерська дисертація: 107 c., 20 табл., 37 рис., 26 посилань, додаток. Актуальність теми дослідження полягає в необхідності моделей нейронних мереж для обробки природної мови вузької спеціалізації. Об’єктом дослідження є структурно-параметричний синтез гібридних нейронних мереж. Предметом дослідження є мережі LSTM та GRU та способи їх поєднання для покращення точності гібридної мережі. Мета роботи – розробити гібридну рекурентну нейронну мережу з найпростішою архітектурою, яка найкраще виконує задачу класифікації на визначеному наборі даних. У роботі розглянуто різні архітектури рекурентних мереж, трансформерів, механізм уваги та використано найефективніші з них. У результаті роботи побудовано модель гібридної мережі LSTM та GRU яка найкраще виявляє синтаксичні та семантичні закономірності тексту, а також проводить його класифікацію.107 с.ukструктурно параметричний синтезрекурентні нейронні мережігібридні нейронні мережіlstmgruгенетичний алгоритмstructural-parametric synthesisrecurrent neural networkshybrid neural networksgenetic algorithmMaster Thesis004.032.26:004.9(043.3)