Отрывок: Дополнительный аспект заключается в том, что они должны быть вычислительно эффективными, поскольку они рассчитаны на тысячи или даже миллионы нейронов для каждой выборки данных [17]. Функция активации, используемая для скрытых слоёв модели, называется ReLU («выпрямитель»). Эта функция является наиболее часто используемой для скрытых слоёв и определяется как:...
Название : Автоматизированная система классификации текстов с помощью многослойного персептрона
Авторы/Редакторы : Бородакова А. Н.
Лёзин И. А.
Соловьева Я. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2020
Библиографическое описание : Бородакова, А. Н. Автоматизированная система классификации текстов с помощью многослойного персептрона : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата) / А. Н. Бородакова ; рук. работы И. А. Лёзин ; 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 информатики. - Самара, 2020. - on-line
Аннотация : Целью выпускной квалификационной работы является разработкаавтоматизированной системы, классифицирующей текст с помощьюнейросетевой модели многослойного персептрона.В процессе выполнения работы был проведён анализ предметнойобласти и анализ моделей нейронных сетей для решения задачиклассификации текстовых документов. Разработана информационно-логическая модель в нотации UML с помощью CASE-средства draw.io.Выбран комплекс программных средств, а также разработаны алгоритмыфункционирования системы. Представлены исследования по оценкеэффективности разработанной системы.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20200908161307
Ключевые слова: автоматизированные системы
Python
Keras
классификация текстов
многослойный персептрон
нейронные сети
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Бородакова_Анна_Николаевна_Автоматизированная_система_классификации_текстов.pdf1.72 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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