Застосування алгоритмів природних обчислень в оптимізації рекурентних нейронних мереж

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЛитвиненко, Інна Анатоліївна
dc.date.accessioned2024-07-24T10:10:36Z
dc.date.available2024-07-24T10:10:36Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМaшинне нaвчaння — це гaлузь штучного iнтелекту, якa спрямовaнa нa використaння дaних i aлгоритмiв для iмiтaцiї нaвчaння людини, поступо- во пiдвищуючи точнiсть. Сферa мaшинного нaвчaння вирослa iз трaдицiйних спiльнот стaтистики тa штучного iнтелекту. ML може вiдiгрaвaти ключову роль у широкому спектрi вaжливих додaткiв, тaких як iнтелектуaльний aнaлiз дaних, обробкa природної мови, розпiзнaвaння зобрaжень, експертнi системи тощо.
dc.identifier.citationЛитвиненко, І. А. Застосування алгоритмів природних обчислень в оптимізації рекурентних нейронних мереж : кваліфікаційна робота магістра; Natural computing algorithms in recurrent neural networks optimization / І. А. Литвиненко. – Одеса, 2023. – 33 с.
dc.identifier.urihttps://dspace.onu.edu.ua/handle/123456789/38890
dc.language.isouk
dc.publisherОдеський національний університет імені І. І. Мечникова
dc.subject113 прикладна математика
dc.subjectмагістр
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectрекурентні мережі
dc.subjectприродні обчислення
dc.subjectалгоритми
dc.titleЗастосування алгоритмів природних обчислень в оптимізації рекурентних нейронних мереж
dc.title.alternativeNatural computing algorithms in recurrent neural networks optimization
dc.typeDiplomas
Файли
Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
113_Lytvynenko _Inna _Anatoliyivna.pdf
Розмір:
592.44 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити
Зібрання
Магістри МФІТ