Ссылки по теме выпускной работы
Материалы магистров ДонНТУ
- Мерзленко А.А. Исследование задачи классификации с использованием нейронных сетей
- Крамаренко А.В. Исследование и разработка алгоритмов моделирования интонационной окраски при синтезе слов и словосочетаний русской речи
- Охрименко К.С. Модели и алгоритмическое обеспечение для построения семантических сетей текстов на естественном языке
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2006 г.
Руководитель: к.т.н., доц. Губенко Н. Е.
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2012 г.
Руководитель: к.т.н. доц. Жук Александр Викторович
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2012 г.
Руководитель: к.т.н., доц. Вороной Сергей Михайлович
Научные работы и статьи
- Определение оптимального размера нейросети обратного распространения через сопоставление средних весов синапсов
- Перспективы распараллеливания программ нейросетевого анализа и обработки данных
- Область применения искусственных нейронных сетей и перспективы их развития
- Нейронные сети: применение сегодня и перспективы развития
- Методы автоматической классификации текстов
- Семантическая нейронная сеть, как формальный язык описания и обработки смысла текстов на естественном языке
- Распознавание именованных сущностей в русском языке с использованием глубоких нейронных сетей
- Применение рекурсивных нейронных сетей для анализа тональности текста
- Применение глубокого обучения для решения задач обработки естественного языка
- Применение нейронных сетей в процессе индексирования и ранжирования текста
- Технологии создания и применения чатботов
- Перспективы и особенности разработки чат-ботов
- Использование чат-ботов в повседневной жизни
- Обзор методов обучения глубоких нейронных сетей
- Методы глубокого обучения: сегодняшние возможности и ближайшие перспективы
- Рекуррентная нейронная сеть как динамическая система и подходы к её обучению
- Применение рекурсивных рекуррентных нейронных сетей
Авторы: Царегородцев В.Г.
Описание: Для определения оптимального размера искусственной нейронной сети в случае отсутствия независимой тестовой выборки имеются несколько индикаторов (NIC-критерий Мураты и Амари, критерии Бартлетта, Баррона), теоретически связывающих прогнозируемый уровень ошибки обобщения с внутренними свойствами обученной нейросети. Подобные индикаторы позволяют пользователю целенаправленно вести изменения структуры и размера сети (вместо проб методом "тыка"), вводить штрафные функции вторичной оптимизации (наподобие регуляризующих штрафов) для явной минимизации этих критериев. Данная работа развивает это направление, описывает результаты экспериментов для 6 задач классификации с учителем, показывает возможность идентификации момента наступления переобучения при превышении оптимального размера нейросети, показывает возможность определять структурные уровни сложности задач, например, моменты перехода от компетенции малопараметрических моделей (традиционные линейные регрессии, линейные дискриминанты) к компетенции многопараметрических нейромоделей.
Авторы: Царегородцев В.Г.
Описание: В последние годы в Красноярске наблюдается интерес к кластерным, параллельным и распределенным вычислениям, в том числе было несколько попыток распараллеливания нейросетевых алгоритмов. Но к распараллеливанию наивно предлагались базовые методы, из-за своей примитивности действительно вычислительно затратные или неэффективные. Однако современные нейроалгоритмы во многом либо снижают необходимость распараллеливания, либо даже не позволяют провести распараллеливание - но их эффективность и так позволяет быстро обработать большие объемы данных на одном процессоре. В статье перечислены задачи и методы, распараллеливание которых для повышения скорости и качества нейромоделирования востребовано и оправдано.
Авторы: Богославский С.Н.
Описание: В статье рассмотрены различные области применения и использования искусственных нейронных сетей, а также их способность к обучению (к процессу настройки архитектуры сети и весов синаптических связей) для эффективного решения поставленной задачи.
Авторы: Фаустова К.И.
Описание: В статье рассматриваются направления, в которых на данный момент развиваются нейронные сети, сферы деятельности, где они уже активно применяются. Так же рассматриваются возможности, которые данные сети открывают в будущем.
Авторы: Батура Т.В.
Описание: В данной статье описываются наиболее распространенные алгоритмы построения классификаторов, проводимые с ними эксперименты и результаты этих экспериментов. Обзор подготовлен на основе выполненных за 2011–2016 гг. научных работ, находящихся в открытом доступе в сети Интернет и опубликованных в авторитетных журналах или в трудах международных конференций, высоко оцениваемых научным сообществом. В статье произведены анализ и сравнение качества работы различных методов классификации по таким характеристикам, как точность, полнота, время работы алгоритма, возможность работы алгоритма в инкрементном режиме, количество предварительной информации, необходимой для классификации, независимость от языка.
Авторы: Дударь З.В., Шуклин Д.В.
Описание: В данной статье рассматривается семантическая нейронная сеть, которая позволяет обрабатывать смысл текста как функцию некоторой алгебры. Функции строятся из отдельных нейронов, выполняющих операции дизъюнкции, конъюнкции и отрицания. Структура нейронной сети определяет порядок применения базовых операций этой алгебры к входным данным. Отдельный нейрон обозначает элементарное понятие анализируемого языка.
Авторы: Коноплич Г.В.
Описание: Целью данной работы является описание разработки алгоритмов на основе глубоких нейронных сетей для решения задачи распознавания именованных сущностей в русском языке и достичь наилучших результатов.
Авторы: Витковский А.В.
Описание: Данная статья описывает методологию использования рекурсивных нейронных сетей для выполнения задачи анализа тональности текста.
Авторы: Бурцев Михаил
Описание: Данная работа содержит схематичное изложение применения глубокого обучения для решения задач обработки естественного языка.
Авторы: Черезов Д.С., Тюкачев Н.А.
Описание: В статье рассмотрен алгоритм индексирования текста с применением нейронных сетей с целью повышения уровня релевантности документов на этапе ранжирования документов. Нейронная сеть определяет вероятность принадлежности документа одной из тематик, с учетом которой производится корректировка результата ранжирования.
Авторы: Матвеева Н.Ю., Золотарюк А.В.
Описание: В статье представлены результаты анализа возможностей создания чат-ботов в современных мессенджерах, их актуальность в современном мире и определены основные сферы их применения.
Авторы: Параскевов А.В., Каденцева А.А., Мороз С.И.
Описание: В статье описаны различные особенности разработки чатботов, а также перспективы их развития и использования.
Авторы: Тарасова Н.С., Сергеева Н.Ю.
Описание: Данная статья посвящена программе виртуального собеседника или чат-бота, основанной на алгоритме ответов в базе данных. Данный алгоритм помогает находить ответы из базы знаний. Сортировка ответов включает в себя поиск по выражению, тематике, истории и поиск по максимальному значению.
Авторы: Созыкин А.В.
Описание: В статье рассматриваются методы решения этой проблемы, которые позволяют успешно обучать глубокие нейронные сети с более чем ста слоями. Приводится обзор популярных библиотек глубокого обучения нейронных сетей, которые сделали возможным широкое практическое применение данной технологии.
Авторы: Макаренко А.В.
Описание: В данной работе рассматриваются основные методы глубокого обучения нейронных сетей, а также ключевые особенности и понятия данного процесса.
Авторы: Бендерская Е.Н., Никитин К.В.
Описание: Представлены результаты аналитического исследования рекуррентных нейронных сетей (РНС) и их обобщающая классификация, выполненная с позиций динамических систем и с учетом нового класса РНС – резервуарных РНС. Систематизация знаний в данной предметной области позволила выделить основные динамические режимы работы РНС, а также определить наиболее перспективные направления в развитии методов обучения РНС с учетом выявленных достоинств и недостатков существующих подходов.
Авторы: Андросова Е.Е.
Описание: В статье рассматривается применение рекурсивных рекуррентных нейронных сетей (R2NN) для моделирования процесса декодирования и синтаксического разбора в статистическом машинном переводе.
Техническая и справочная литература
- Искусственная нейронная сеть
- Виртуальный собеседник
- Глубокое обучение
- Нейронные сети для начинающих. Часть 1
- Нейронные сети для начинающих. Часть 2
- Русский нейросетевой чатбот
- Как научить свою нейросеть анализировать морфологию
- Глубинное обучение: критическая оценка
- Обучение нейронной сети
- Глубинное обучение для автоматической обработки текстов
Материал из Википедии — свободной энциклопедии.
Материал из Википедии — свободной энциклопедии.
Материал из Википедии — свободной энциклопедии.
Статья на портале Хабрахабр.
Статья на портале Хабрахабр.
Статья на портале Хабрахабр.
Статья на портале Хабрахабр.
Статья на портале Хабрахабр.
Статья на Портале искусственного интеллекта.
Статья на портале Открытые системы.
Специализированные сайты и порталы
- Cyber-Leninka
- eLIBRARY.RU — Научная электронная библиотека
- E-archive DonNTU (Electronic Archive Donetsk National Technical University)
- Google академия
- Портал искусственного интеллекта
- CIT-форум
- NASHOL.COM.
- MachineLearning.ru
- Neural Networks and Deep Learning
- Machine Learning Repository
Научная электронная библиотека. Содержит статьи и публикации по различным направлениям и специальностям.
Крупнейший российский информационно-аналитический портал в области науки, технологии, медицины и образования, содержащий рефераты и полные тексты научных статей и публикаций.
Электронный архив Донецкого национального технического университета.
Свободно доступная поисковая система, которая обеспечивает полнотекстовый поиск научных публикаций всех форматов и дисциплин.
Проект «Портал искусственного интеллекта» собрал в одном месте информацию по всем основным направлениям исследований в области искусственного интеллекта: нейронные сети, генетические алгоритмы, многоагентные системы и др.
Крупнейший архив научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук.
Книги, учебники и обучение по разделам.
Ресурс, посвященный машинному обучению, распознаванию образов и интеллектуальному анализу данных. На сайте можно найти подробные описания алгоритмов, используемых в самых различных сферах машинного обучения.
Бесплатная (английская) онлайн книга, посвященная нейронным сетям. Книга интересная, с большим количеством примеров. С определенного момента для продолжения чтения необходимо знание высшей математики: математического анализа и линейной алгебры.
Сайт со списком из более 400 обучающих выборок на самые разные тематики.
Интернет форумы и порталы посвященные программированию
- HTML5BOOK
- htmlbook.ru
- W3Schools
- Metanit
- StackOverflow
- Современный учебник Javascript
Сайт для тех, кто изучает современные веб-технологии и создает сайты.
Сайт посвящен HTML, CSS и верстке веб страниц.
Информационный веб-сайт со статьями и обучалками по HTML, CSS, JavaScript, PHP, SQL, Bootstrap, and jQuery.
Данный сайт посвящен различным языкам и технологиям программирования, компьютерам, мобильным платформам и ИТ-технологиям. Здесь выкладываются различные руководства и учебные материалы, статьи и примеры.
Англоязычный форум для программистов по самым различным направлениям со всего мира.
Современный учебник по JavaScript, начиная с основ, включающий в себя много тонкостей и фишек JavaScript/DOM.
Научная литература
- Нейронные сети. Полный курс
- Neural Networks and Deep Learning
- Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика
- Искусственный Интеллект и Универсальное мышление
Авторы: Саймон Хайкин
Описание: В книге рассматриваются основные парадигмы искусственных нейронных сетей. Представленный материал содержит строгое математическое обоснование всех нейросетевых парадигм, иллюстрируется примерами, описанием компьютерных экспериментов, содержит множество практических задач, а также обширную библиографию. В книге также анализируется роль нейронных сетей при решении задач распознавания образов, управления и обработки сигналов. Структура книги очень удобна для разработки курсов обучения нейронным сетям и интеллектуальным вычислениям. Книга будет полезна для инженеров, специалистов в области компьютерных наук, физиков и специалистов в других областях, а также для всех тех, кто интересуется искусственными нейронными сетями.
Авторы: Майкл Нильсен
Описание: Это бесплатная онлайн-книга ученого и программиста Майкла Нильсена. Автор раскрывает тему глубокого обучения нейронных сетей и отвечает на такие вопросы, как: «Почему нейросети сложно тренировать?», «Как работает алгоритм обратного распространения ошибки?».
Авторы: Ф. Уоссермен
Описание: В книге американского автора в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Описаны структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки. Отдельные главы посвящены вопросам реализации нейронных сетей.
Авторы: Потапов А.С.
Описание: Книга содержит доступное введение в обширную и сложную область искусственного интеллекта.