Отрывок: Блок-схема данного алгоритма предоставлена на рисунке 2.7. 32 Блок-схема алгоритма анализа текста При анализе хода обучения пользователь должен выбрать соответствующую вкладку и нейросеть, обучение которой будет подвергнуто анализу. Блок-схема данного алгоритма предоставле...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorНикишин Н. А.ru
dc.contributor.authorЛитвинов В. Г.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.spatialэмоциональная окраска текстовru
dc.coverage.spatialанализ эмоциональной тональности текстовru
dc.coverage.spatialLSTMru
dc.coverage.spatialавтоматизированные системыru
dc.coverage.spatialрекуррентные нейронные сетиru
dc.coverage.spatialбазы данныхru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.creatorНикишин Н. А.ru
dc.date.issued2020ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20200903144019ru
dc.identifier.citationНикишин, Н. А. Автоматизированная система оценки эмоциональной окраски текста нейронной сетью LSTM : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата) / Н. А. Никишин ; рук. работы В. Г. Литвинов ; 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 работы является повышение эффективности определенияэмоциональной окраски текста посредством нахождения оптимальныхпараметров для рекуррентных нейронных сетей LSTM.Актуальность данной работы заключается в необходимости повышенияэффективности рекуррентной нейронной сети LSTM при анализе тональноститекста, для увеличения точности при обработки большого количества данных.Необходимо спроектировать и разработать автоматизированную систему,использование которой позволит улучшить результаты работы рекуррентныхнейронных сетей LSTM.В ходе выполнения работы была спроектирована и разработанаавтоматизированная система. Спроектирована база данных, приведеныалгоритмы основных функций программы, исследованы параметры создания иобучения нейронных сетей LSTM.ru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 1,0 Мб)ru
dc.titleАвтоматизированная система оценки эмоциональной окраски текста нейронной сетью LSTMru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpartБлок-схема данного алгоритма предоставлена на рисунке 2.7. 32 Блок-схема алгоритма анализа текста При анализе хода обучения пользователь должен выбрать соответствующую вкладку и нейросеть, обучение которой будет подвергнуто анализу. Блок-схема данного алгоритма предоставле...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




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