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:...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorБородакова А. Н.ru
dc.contributor.authorЛёзин И. А.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 информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialавтоматизированные системыru
dc.coverage.spatialPythonru
dc.coverage.spatialKerasru
dc.coverage.spatialклассификация текстовru
dc.coverage.spatialмногослойный персептронru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.creatorБородакова А. Н.ru
dc.date.issued2020ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20200908161307ru
dc.identifier.citationБородакова, 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-lineru
dc.description.abstractЦелью 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.ru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 1,7 Мб)ru
dc.titleАвтоматизированная система классификации текстов с помощью многослойного персептронаru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpartДополнительный 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:...-
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 базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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