?

Details
Table Card RUSMARC
Title: Разработка клиент-серверного приложения для определения калорийности употребляемых продуктов: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.04 - Программная инженерия ; 09.03.04_01 - Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта
Creators: Миронов Артем Константинович
Scientific adviser: Амосов Владимир Владимирович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: нейронные сети; кластеризация; машинное обучение; обучение с учителем; обучение без учителя; обучающий коэффициент; нейрон; рекуррентные сети; neural networks; clustering; machine learning; teacher training; unsupervised learning; learning coefficient; neuron; recurrent networks
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.04
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-2115
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Record key: ru\spstu\vkr\1249

Allowed Actions: –

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной выпускной квалификационной работе изучены нейронные сети и с помощью разработано приложение, способное по фотографии продукта определять его калорийность. Структура работы представлена четырьмя главами, заключением и списком литературы. В первой главе определены актуальность темы, цели и задачи, поставленные в работе, объект и предмет исследования. В заключении, сделаны выводы о проделанной работе и подведен итог исследованию.

In this final qualifying work, neural networks are studied and an application has been developed that is capable of determining its caloric content from a photo of a product. The structure of the work is represented by four chapters, conclusion and list of references. The first chapter identifies the relevance of the topic, goals and objectives set in the work, the object and subject of research. In conclusion, conclusions were drawn on the work done and the research was summarized.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print
Internet Authorized users SPbPU Read Print
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Глава 1
    • Введение
    • Обзор конкурентов
    • План работы
    • Термины и определения
    • Цели и задачи дипломной работы
  • Глава 2
    • История нейронных сетей
    • Преимущества нейронных сетей
    • Связь с человеком
    • Нейрон
    • Обратная связь в нейронной сети.
    • Архитектура нейронных сетей
      • Однослойные сети прямого распространения.
      • Многослойные сети прямого распространения.
      • Рекуррентные сети
    • Представление знаний
      • Правило 1
      • Правило 2
      • Правило 3.
      • Правило 4.
    • Искусственный интеллект в нейронной сети.
    • Обучение с учителем
    • Обучение, основанное на коррекции ошибок.
    • Обучение без учителя.
    • Конкурентное обучение.
    • Распознавание образов.
  • Глава 3
    • Программирование нейронной сети
      • InceptionV3
      • APi
      • Оптимизаторы
      • Экспоненциальное сглаживание
      • Пакетная нормализация
      • Оптимизация при обучении большим количеством данных
    • Обучение нейронной сети.
      • Отбор данных
      • Нижняя часть нейронной сети
      • Верхняя часть нейронной сети
      • Итоговая модель
      • Выгрузка весов
      • Обучение модели
    • Определение калорийности продукта
  • Глава 4
    • Оценка результатов работы.
    • Список ошибок
      • Пример верно определенных объектов.
    • Анализ результатов
    • Метрики
  • Заключение.
  • Список литературы

Usage statistics

stat Access count: 24
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics