Отрывок: Однако в контексте об- наружения сетевых атак этой точности будет недостаточно. Глубокие нейрон- ные сети отлично справились с поставленной задачей. Сеть с GRU слоями по- казала очень близкие результаты с сетью LSTM, но качество работы нейронной сети, использующей LSTM слои оказалось чуть выше. LSTM в задачах классификации дискурсивных отношений Дискурсивные отношения - подчиненные отношения, которые связывают между собой две части текста. С их помощью можно представит...
Название : ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ, ОСНОВАННЫХ НА LSTM, ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ
Авторы/Редакторы : Волков, С.С.
Курочкин, И.И.
Дата публикации : 2021
Издательство : Издательство Самарского научного центра РАН
Библиографическое описание : Волков С.С. ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ, ОСНОВАННЫХ НА LSTM, ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ / С.С. Волков, И.И. Курочкин // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2021) [Электронный ресурс] : труды Международной научно-технической конференции / [редкол.: Прохоров С. А. (гл. ред.) и др.]. – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН. – 2021. – С. 219-222
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/PRIMENENIE-GLUBOKIH-NEIRONNYH-SETEI-OSNOVANNYH-NA-LSTM-DLYa-REShENIYa-ZADACh-KLASSIFIKACII-89864
ISBN : 978-5-93424-870-4
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20210624\89864
Располагается в коллекциях: Перспективные информационные технологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
11 ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ, ОСНОВАННЫХ НА.pdf735.62 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.