Детальная информация

Название: Использование глубоких нейронных сетей для категоризации последовательностей действий: выпускная квалификационная работа магистра: направление 01.04.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.04.02_02 «Математические методы анализа и визуализации данных»
Авторы: Елецкий Александр Юрьевич
Научный руководитель: Беляев Сергей Юрьевич
Другие авторы: Арефьева Людмила Анатольевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: нейронные сети; моделирование процессов; машинное обучение; beural networks; process modeling; machine learning
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 01.04.02
Группа специальностей ФГОС: 010000 - Математика и механика
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-1873
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

Работа посвящена исследованию способа применения глубоких нейронных сетей для категоризации последовательностей действий. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Изучение подходов к анализу и моделированию последовательности действий. 2. Изучение архитектур нейронных сетей. 3. Изучение способов тренировки моделей нейронных сетей. 4. Разработка подхода для анализа последовательности действий с помощью нейронных сетей. 5. Проведение экспериментов по применению глубоких нейронных сетей для анализа последовательностей действий и анализ их результатов. Была проведена работа по исследованию методов анализа последовательности действий, были выявлены преимущества и недостатки этих методов. Был предложен новый подход с использованием нейронных сетей. В результате работы были обучены нейронные сети на выделенном наборе данных журналов действий пользователей с облачным сервисом. Был проведен анализ результатов с помощью визуализации и количественных показателей метрик. На основании результатов был сделан вывод, что полученный подход может быть использован для анализа и моделирования последовательностей действий.

The work is devoted to the study of the method of using deep neural networks to categorize sequences of actions. Tasks that were solved during the study: 1. The study of approaches to the analysis and modeling of the sequence of actions. 2. The study of the architecture of neural networks. 3. The study of methods for training models of neural networks. 4. Development of an approach for analyzing the sequence of actions using neural networks. 5. Conducting experiments on the use of deep neural networks to analyze sequences of actions and analyze their results. The advantages and disadvantages of these methods were identified. A new approach using neural networks has been proposed. Neural networks on a dedicated dataset of user action logs with a cloud service. The results were analyzed using visualization and quantitative metrics. As a result, analysis results were used.

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: 2
За последние 30 дней: 1
Подробная статистика