Детальная информация

Название: 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
Авторы: Желтоухов Антон Андреевич
Научный руководитель: Хлопин Сергей Владимирович
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2018
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: прогнозирование временных рядов; анализ потоковых данных; онлайн обучение; нейронные сети; OS-ELM
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 27.04.03
Группа специальностей ФГОС: 270000 - Управление в технических системах
Ссылки: Отзыв руководителя
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v18-6600
Права доступа: Доступ по паролю 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

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.

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: 111
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика