Отрывок: Рисунок 18 – Диаграмма классов Внутри классов перечислены их атрибуты и методы. 2.4.4 Диаграмма последовательности На диаграмме показаны взаимодействия объектов, упорядоченные по времени их появления (рисунок 19). Рисунок 19 – Диаграмма последовательности На рисунке 19 показаны последовательность при работе с нейронной сетью архитектуры LSTM. 38 3 Исследование эффективности системы 3.1 Описание данных для обучения Для проведения экспериментальных ис...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorАхматов Н. В.ru
dc.contributor.authorСолдатова О. П.ru
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатики и кибернетикиru
dc.coverage.spatialLSTM с вниманиемru
dc.coverage.spatialLSTM со смотровыми окнамиru
dc.coverage.spatialглубокое обучениеru
dc.coverage.spatialмашинное обучениеru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialопределение тональности текстаru
dc.coverage.spatialрекуррентные сетиru
dc.coverage.spatialсверточные сетиru
dc.coverage.spatialтопология сетей LSTMru
dc.creatorАхматов Н. В.ru
dc.date.accessioned2023-10-16 13:17:54-
dc.date.available2023-10-16 13:17:54-
dc.date.issued2023ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20231012143550ru
dc.identifier.citationАхматов, Н. В. Анализ топологий сетей LSTM для определения тональности текста : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Автоматизированные системы обработки информации и управления" / Н. В. Ахматов ; рук. работы О. П. Солдатова ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатик. - Самара, 2023. - 1 файл (1,7 Мб). - Текст : электронныйru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Analiz-topologii-setei-LSTM-dlya-opredeleniya-tonalnosti-teksta-106144-
dc.description.abstractЦелью данной работы является анализ моделей на основе нейронных сетей топологии LSTM для решения задачи определения тональности текста на английском языке.Разработана интеллектуальная система, в которой реализованы: - предварительная обработка входных текстовых данных; - выделение признаков входных данных;- построение и обучение моделей с классической долгой краткосрочной памятью, с добавлением “смотровых глазков”, объединенными фильтрами забывания и входных данных и механизмом внимания; - решение задачи определения тональности анализируемыми моделями;- вывод результатов работы моделей. Автоматизированная система разработана на языке Python версии 3.10 всреде разработки PyCharm 2022 для работы под управлением любой операционной системы, имеющей интерпретатор для Python. Тестирование спроектированной системы производилось с использованием размеченного сбалансированного набора данных рецензий на фильмы.ru
dc.titleАнализ топологий сетей LSTM для определения тональности текстаru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpartРисунок 18 – Диаграмма классов Внутри классов перечислены их атрибуты и методы. 2.4.4 Диаграмма последовательности На диаграмме показаны взаимодействия объектов, упорядоченные по времени их появления (рисунок 19). Рисунок 19 – Диаграмма последовательности На рисунке 19 показаны последовательность при работе с нейронной сетью архитектуры LSTM. 38 3 Исследование эффективности системы 3.1 Описание данных для обучения Для проведения экспериментальных ис...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Ахматов_Никита_Витальевич_Анализ_топологий_сетей_LSTM.pdf1.77 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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