Search academic texts

Information × Registration Number 2123U003675, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author Ручкін Олександр Костянтинович popup.publication 01-01-2023 popup.source_user Електронний архів наукових та освітніх матеріалів КПІ ім. Ігоря Сікорського popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60426 popup.publisher Київ Description Пояснювальна записка: 135 сторінок, 32 малюнків, 49 джерел, 2 додатка. Метою кваліфікаційної роботи бакалавра – є розробка графо-орієнтованих методів напівконтрольованого навчання підвищеної точності та швидкості за допомогою застосування запропонованої модифікації методу Пуассона та за рахунок використання покращеного оптимізаційного підходу Нестерова та додаткової регуляризації. За для досягнення мети потрібно вирішити наступні задачі: Провести детальний аналіз сучасного стану напряму напівкерованого навчання на основі графів. Проаналізувати застосування варіаційного підходу у розповсюдженні міток до Лапласового та Пуассонівського навчання та застосування регуляризаційного підходу. Проаналізувати та порівняти алгоритми Лапласового та Пуассонівського навчання стосовно напівкерованого навчання на основі графів. Проаналізувати регуляризаційні підходи. Запропонувати та реалізувати модифікацію алгоритму Пуассоні-вського навчання орієнтованого на досягнення підвищеної точності та швидкості на основі оптимізаціії та застосування додаткової регуляризації. Провести тестування алгоритму та провести порівняльний аналіз існуючих та запропонованої модифікацій на штучних даних. Застосування Пуассонівського навчання з оптимізатором Нестерова та додатковим регулярізатором є новим підходом та може застосовуватися у практичних додатках, наприклад, медичних діагностичних систем. Об’єктом розробки – є алгоритмічне та програмне забезпечення графо-орієнтованого методу напівконтрольованого навчання нейромережи для підвищення точності навчання при невеликому проценті помічених вершин до непомічених даних. popup.nrat_date 2025-01-29 Close