Детальная информация
Название | Изучение зависимости эффективности нейронной модели от функций активации при задаче классификации: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта» |
---|---|
Авторы | Сергеев Андрей Сергеевич |
Научный руководитель | Коликова Татьяна Всеволодовна |
Другие авторы | Локшина Екатерина Геннадиевна |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2021 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Тематика | нейронные сети; машинное обучение; классификация изображений; функции активации; neural networks; machine learning; image classification; activation functions |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Бакалавриат |
Код специальности ФГОС | 09.03.04 |
Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
Ссылки | Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-771 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\12831 |
Дата создания записи | 16.07.2021 |
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 |
Данная работа посвящена исследования внешних условий, влияющих на процесс обучения модели нейронной сети, успешность обучения, изменения метрик обучения модели. Совокупность подходов обучения и подготовки данных позволили выявить эффективные функции активации на определенных наборах данных при задаче классификации.
This work is devoted to the study of external conditions that affect the learning process of a neural network model, the success of training, and changes in the model's learning metrics. A combination of training and data preparation approaches made it possible to identify effective activation functions on certain data sets in the classification task.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 8
За последние 30 дней: 0