Отрывок: 2.2 Обоснование выбора применяемых инструментов разработки Python –– мультипарадигменный высокоуровневый язык программирова- ния общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемость кода. Python обладает минималистичным синтакси- сом, но богатой стандартной библиотекой. Получил широкое распространение при разработке систем машинного обучения благодаря своей простоте и нали- чию готовых би...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorБадрутдинов Р. Р.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 информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialалгоритмы поискаru
dc.coverage.spatialсверточные нейронные сетиru
dc.coverage.spatialминимизация эмпирического рискаru
dc.coverage.spatialтеория статического обученияru
dc.coverage.spatialоптимальная архитектура нейронных сетейru
dc.coverage.spatialдифференцируемый поиск архитектурru
dc.creatorБадрутдинов Р. Р.ru
dc.date.issued2020ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20200904134542ru
dc.identifier.citationБадрутдинов, Р. Р. Сравнение алгоритмов поиска оптимальной архитектуры сверточной нейронной сети : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / Р. Р. Бадрутдинов ; 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 информ. - Самара, 2020. - on-lineru
dc.description.abstractОбъектом исследования являются алгоритмы поиска оптимальных архитектур сверточных нейронных сетей. Цель работы––поиск наиболее эффективного алгоритма поиска архитектуры сверточной нейронной сети. При выполнении задания использованы методы математической статистики и теории статистического обучения. Реализованы программы поиска оптимальной архитектуры и сравнения качества нейронных сетей на языке Python3.6 с использованием интегрированной среды разработки IPython Jupyter Notebook 5.5 под управлением операционной системы Ubuntu Linux 18.04 LTS. Проведено сравнение алгоритмов посредством сравнения качества полученных архитектур методами математической статистики. По результатам проведенных исследований предложены рекомендации.ru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 2,0 Мб)ru
dc.titleСравнение алгоритмов поиска оптимальной архитектуры сверточной нейронной сетиru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpart2.2 Обоснование выбора применяемых инструментов разработки Python –– мультипарадигменный высокоуровневый язык программирова- ния общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемость кода. Python обладает минималистичным синтакси- сом, но богатой стандартной библиотекой. Получил широкое распространение при разработке систем машинного обучения благодаря своей простоте и нали- чию готовых би...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Бадрутдинов_Рустам_Радиевич_Сравнение_алгоритмов_поиска_оптимальной.pdf2 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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