Отрывок: Рисунок 18 – Диаграмма классов Внутри классов перечислены их атрибуты и методы. 2.4.4 Диаграмма последовательности На диаграмме показаны взаимодействия объектов, упорядоченные по времени их появления (рисунок 19). Рисунок 19 – Диаграмма последовательности На рисунке 19 показаны последовательность при работе с нейронной сетью архитектуры LSTM. 38 3 Исследование эффективности системы 3.1 Описание данных для обучения Для проведения экспериментальных ис...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ахматов Н. В. | ru |
dc.contributor.author | Солдатова О. П. | ru |
dc.contributor.author | Соловьева Я. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики и кибернетики | ru |
dc.coverage.spatial | LSTM с вниманием | ru |
dc.coverage.spatial | LSTM со смотровыми окнами | ru |
dc.coverage.spatial | глубокое обучение | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | определение тональности текста | ru |
dc.coverage.spatial | рекуррентные сети | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные сети | ru |
dc.coverage.spatial | топология сетей LSTM | ru |
dc.creator | Ахматов Н. В. | ru |
dc.date.accessioned | 2023-10-16 13:17:54 | - |
dc.date.available | 2023-10-16 13:17:54 | - |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20231012143550 | ru |
dc.identifier.citation | Ахматов, Н. В. Анализ топологий сетей LSTM для определения тональности текста : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Автоматизированные системы обработки информации и управления" / Н. В. Ахматов ; 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 информатик. - Самара, 2023. - 1 файл (1,7 Мб). - Текст : электронный | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Analiz-topologii-setei-LSTM-dlya-opredeleniya-tonalnosti-teksta-106144 | - |
dc.description.abstract | Целью данной работы является анализ моделей на основе нейронных сетей топологии LSTM для решения задачи определения тональности текста на английском языке.Разработана интеллектуальная система, в которой реализованы: - предварительная обработка входных текстовых данных; - выделение признаков входных данных;- построение и обучение моделей с классической долгой краткосрочной памятью, с добавлением “смотровых глазков”, объединенными фильтрами забывания и входных данных и механизмом внимания; - решение задачи определения тональности анализируемыми моделями;- вывод результатов работы моделей. Автоматизированная система разработана на языке Python версии 3.10 всреде разработки PyCharm 2022 для работы под управлением любой операционной системы, имеющей интерпретатор для Python. Тестирование спроектированной системы производилось с использованием размеченного сбалансированного набора данных рецензий на фильмы. | ru |
dc.title | Анализ топологий сетей LSTM для определения тональности текста | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | Рисунок 18 – Диаграмма классов Внутри классов перечислены их атрибуты и методы. 2.4.4 Диаграмма последовательности На диаграмме показаны взаимодействия объектов, упорядоченные по времени их появления (рисунок 19). Рисунок 19 – Диаграмма последовательности На рисунке 19 показаны последовательность при работе с нейронной сетью архитектуры LSTM. 38 3 Исследование эффективности системы 3.1 Описание данных для обучения Для проведения экспериментальных ис... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Ахматов_Никита_Витальевич_Анализ_топологий_сетей_LSTM.pdf | 1.77 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.