С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Детальная информация

Название: Модель автокодера при интервальных и многозначных данных: выпускная квалификационная работа магистра: 09.04.04 - Программная инженерия ; 09.04.04_01 - Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта
Авторы: Подольская Анна Владимировна
Научный руководитель: Никифоров Игорь Валерьевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2018
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Нейронные сети; Программирования языки; автокодеры
УДК: 004.032.26; 004.438
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 09.04.04
Группа специальностей ФГОС: 090000 - Информатика и вычислительная техника
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v18-5988
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В работе рассматривается новая модель автокодера при интервальных или многозначных обучающих данных. Первая идея, лежащая в основе автокодера, базируется на преобразовании интервальной ошибки реконструкции (функции потерь), определенной на расширенном множестве точных обучающих данных. Обучающее множество интервальных данных расширяется, но каждый новый точечный элемент обучающего множества имеет неизвестную вероятность. Вторая идея – это робастная стратегия принятия решений, заключающаяся в том, что автокодер минимизирует верхнюю границу ожидаемых потерь на множестве параметров нейронной сети. В результате модель была реализована на языке python. Автокодер может использоваться для уменьшения размерности и точного робастного представления интервальных данных. Приведенные численные эксперименты на примере разработанной модели и рассмотренных существующих методов анализа интервальных данных иллюстрируют эффективность интервального автокодера.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 123
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика