Details

Title: Нейронные сети с онлайн обучением в задаче прогнозирования временных рядов: выпускная квалификационная работа бакалавра: 27.04.03 - Системный анализ и управление ; 27.04.03.01 - Теория и математические методы системного анализа и управления в технических и экономических системах
Creators: Желтоухов Антон Андреевич
Scientific adviser: Хлопин Сергей Владимирович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2018
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: прогнозирование временных рядов; анализ потоковых данных; онлайн обучение; нейронные сети; OS-ELM
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 27.04.03
Speciality group (FGOS): 270000 - Управление в технических системах
Links: Отзыв руководителя
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v18-6600
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Allowed Actions:

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

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Цель работы - исследование существующих архитектур нейронных сетей с целью выделения набора структурных свойств для последующего синтеза новой архитектуры нейронной сети с онлайн обучением, направленной на задачу прогнозирования временных рядов. Предмет исследования – Архитектуры нейронных сетей. Мотивацией для применения алгоритмов с онлайн обучением является одна из следующих ситуация: обрабатываемые данные себя непрерывный поток информации, объем данных слишком велик для переучивания, ресурсы памяти слишком ограничены. Такие условия встречаются в различных прикладных задачах, таких как обучение в изменяющихся средах, персонализация модели или обучение на протяжении всей жизни. Нейронной сети представляют по своей структуре идеально подходят для достижения онлайн обучения. кандидаты для обучения постепенной последовательности. В этой работе производиться поиск структурных особенности нейронных сетей, наиболее подходящие для прогнозирования. Также в работе на практическом примере рассматривается одна из передовых архитектур нейронных сетей - Online Sequential Extreme Learning Machine.

Document access rights

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

Usage statistics

stat Access count: 111
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics