title: Hierarchical temporal memory model in machine learning tasks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Коровкин Максим Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Климов Николай Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Klimov Nikolai
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: кандидат физико-математических наук М.В. Коровкин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Candidate of Physics and Mathematics M.V. Korovkin
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:21:22Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:21:22Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 023517
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4990
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе рассмотрена модель иерархической темпоральной памяти и её применение в задачах машинного обучения. В качестве примера была выбрана задача обучения без учителя, а именно задача поиска аномалий в GPS данных. В работе приведено подробное описание модели и алгоритмов обучения. В ходе проведенного исследования модель показала хорошие результаты в приведенной задаче.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This research looks at hierarchical temporal memory model and analysis the possibility of using this model in machine learning tasks. Particularly this thesis were focused on detection anomalies in GPS data. Thesis include detailed description of model and learning algorithm.  In the course of the study model showed good results.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Иерархическая темпоральная память
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: hierarchical temporal memory
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Hierarchical temporal memory model in machine learning tasks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование модели иерархической темпоральной памяти в задачах машинного обучения
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: main.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4990/1/main.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,14 MB
resources.filename: reviewSV_st006752_Korovkin_Maksim_Vasilevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4990/2/reviewSV_st006752_Korovkin_Maksim_Vasilevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 2,54 kB
resources.filename: reviewSV_rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4990/6/reviewSV_rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 762,94 kB