title: Learning methods of artificial neural networks in pattern recognition problems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Амелин Владислав Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Ращенко Дмитрий Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Rashchenko Dmitrii
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Козынченко Владимир Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kozynchenko Vladimir Аleksаndrovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:17:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:17:25Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 013098
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12238
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной магистерской диссертации предложены несколько критериев для оценки качества архитектуры ИНС с одним скрытым слоем, с помощью которых возможно выявить недостаток нейронов, а в некоторых случаях и избыток. Было показано, что сделать вывод об оптимальности архитектуры можно не только после окончания, но и на более ранних этапах обучения. Хотя возможность применения данных критериев имеет ряд ограничений, в некоторых задачах использование предложенных характеристик позволит значительно увеличить эффективность процедуры поиска оптимального количества нейронов. Также рассмотрены пути дальнейшего развития методов выбора оптимальной архитектуры, среди которых объединение с методами динамического изменения ширины слоев, не прерывающих процесс обучения, а также применение в глубоких и сверточных нейронных сетях.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The master's thesis proposes several criteria of the ANN architecture quality assessment on an example of a one-hidden-layer network. These criteria help to identify a lack of neurons and in some cases an excess. It was shown that a conclusion about the architecture may be drawn not only after training, but also at earlier stages of learning. Although the applicability of the proposed criteria has a number of limitations, in some problems they can significantly increase the efficiency of network architecture optimization. Also further ways of the method development were considered: they include application to deep and convolutional neural networks as well as combining with the methods of dynamical architecture changing not interrupting the learning process.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: искусственные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизация архитектуры
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: artificial neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: architecture optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Learning methods of artificial neural networks in pattern recognition problems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы обучения искусственных нейронных сетей в задачах распознавания образов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: document.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12238/1/document.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 907,07 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Rashhenko_DV.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12238/2/reviewSV_Recenziya_Rashhenko_DV.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 356,1 kB
resources.filename: reviewSV_stt06391_Amelin_Vladislav_Vladimirovich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12238/3/reviewSV_stt06391_Amelin_Vladislav_Vladimirovich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 3,44 kB
resources.filename: reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12238/4/reviewSV_st006748_Kozynchenko_Vladimir_Aleksandrovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,2 kB