Библиотека материалов по теме выпускной работы
-
Сервис для организации онлайн-бронирования гостиниц
Авторы: Д.В. Дручевский, О.В. Рычка.
Описание: Описана технология бронирования номеров, регистрация, авторизация. Показана подробная структура базы данных системы. Подробно расписаны средства разработки проекта.
Источник: III Международной научно-практической конференции (студенческая секция) – Донецк: ДонНТУ, 2020.
-
Создание компиляторов для специализированных языков программирования
Авторы: Д.В. Дручевский, А.В. Григорьев
Описание: В статье описаны ключевые моменты трех этапов создания компилятора и указаны способы их реализации.
Источник: VII Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии в образовании и научных исследованиях» (СИТОНИ-2021) – Донецк: ДонНТУ, 2021.
-
Распознавание лиц человека статистическими методами из пакета MatLab.
Авторы: Д.В. Дручевский, О.И. Федяев
Описание: Статья посвящена рассмотрению способа распознавать людей на изображения с помощью инструментов системы MatLab и алгоритма Eigenface. В рамках статьи рассмотрен способ с помощью собственно созданных векторов и показаны этапы все этапы на пути к распознаванию изображения человека.
Источник: IV Международная научно-практическая конференция «Программная инженерия: методы и технологии разработки информационно-вычислительных систем» (ПИИВС-2022) – Донецк: ДонНТУ, 2022.
- Система распознавания зашумлённых и искажённых грфических образов на основе нейроннй сети типа неокогнитрон.
Авторы: О.И. Федяев, Ю.С. Махно
Описание: Разработана программная модель искусственной нейронной сети типа неокогнитрон для распознавания графических образов при наличии различного вида искажений. Рассмотрен алгоритм обучения и особенности функционирования неокогнитрона, отмечены его достоинства и недостатки при распознавании образов, одверженных искажениям.
Источник: https://scholar.google.com/scholar?hl=ru&as_sdt=0%2C5&q=&btnG=
- Прогнозирование остаточных знаний студентов по отдельным дисциплинам с помощью нейронных сетей.
Авторы: О.И. Федяев
Описание: Разработана программная модель искусственной нейронной сети типа неокогнитрон для распознавания графических образов при наличии различного вида искажений. Рассмотрен алгоритм обучения и особенности функционирования неокогнитрона, отмечены его достоинства и недостатки при распознавании образов, одверженных искажениям.
Источник: https://cyberleninka.ru
- Место модульных нейронных сетей в классификации искусственных нейронных сетей.
Авторы: Н.С. Костин
Описание: В данной работы предлагается классификация искусственных нейронных сетей в зависимости от структуры связей между нейронами в сети. Особое внимание уделяется модульным нейронным сетям, в частности сетям с ядерной организацией.
Источник: Общество с ограниченной ответственностью "Центр развития научного сотрудничества"
- Нейронные сети Кохокена и нечеткие нейронные сети в интеллектуальном анализе данных
Авторы: О.И. Манжула, Т.И. Труханов
Описание: Разработана программная модель искусственной нейронной сети типа неокогнитрон для распознавания графических образов при наличии различного вида искажений. Рассмотрен алгоритм обучения и особенности функционирования неокогнитрона, отмечены его достоинства и недостатки при распознавании образов, одверженных искажениям.
Источник: ГОУ ВПО Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса Шахты.
- Веб-приложение для обработки изображений больших объемов.
Авторы: О.Н. Виничук
Описание: В статье представлены результаты разработки веб-приложения для обработки изображений больших объемов. По сравнению с существующими аналогами, разработанное приложение позволяет снизить требования к аппаратнопрограммным средствам, в частности: сократить объем памяти, необходимой для хранения изображений, снизить время их обработки, а также обеспечить качественное отображение изображений на веб-страницах.
Источник: Государственное учреждение "Белорусский институт системного анализа и информационного обеспечения научно-технической сферы" ISSN: 2075-7204
- Нейронная сеть и регрессия: описание линейной регрессии и нейронных сетях.
Авторы: Л.Г. Саетова, М.М. Горохов
Описание: В данной статье рассматривается нейронная сеть как способ построения модели для решения таких задач, как установление зависимости и дальнейшего прогнозирования.
Источник: Издательство УИР Ижевского государственного технического университета имнги М. Т. Калашникова
- Тензоризация нейронных сетей.
Авторы: А. Новиков, Д. Подоприхин, А. Осокин, Д. Ветров.
Перевел: Дручевский Д.В.
Описание: Глубокие нейронные сети в настоящее время демонстрируют современную производительность в нескольких областях. В то же время модели этого класса очень требовательны к вычислительным ресурсам. В частности, для широко используемых полносвязных слоев требуется большой объем памяти, что затрудняет использование моделей на слабых устройствах и останавливает дальнейшее увеличение размера модели. В этой статье мы преобразуем плотные весовые матрицы полносвязных слоев в формат Tensor Train, так что количество параметров уменьшается в огромный раз, и в то же время сохраняется выразительная сила слоя. В частности, для В очень глубоких сетях VGG мы сообщаем о коэффициенте сжатия плотной весовой матрицы полносвязного слоя до 200000 раз, что приводит к коэффициенту сжатия всей сети до 7 раз.
Источник: https://arxiv.org/pdf/1509.06569.pdf