Relevant bibliographies by topics / Нейромережа

Contents

  1. Journal articles
  2. Dissertations / Theses
  3. Book chapters
  4. Conference papers
  5. Reports

Academic literature on the topic 'Нейромережа'

Author: Grafiati
Published: 3 May 2022
Last updated: 18 July 2025

Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles

Select a source type:

Consult the lists of relevant articles, books, theses, conference reports, and other scholarly sources on the topic 'Нейромережа.'

Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.

You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.

Journal articles on the topic "Нейромережа"

1

Кулішова, Нонна Євгеніївна, Ілля Столяров та Софія Цикало. "Процес прийняття рішень при дизайні ілюстрацій настільних ігор з використанням додатків генеративного штучного інтелекту". Технологія і техніка друкарства, № 1(83) (11 червня 2024): 26–38. http://dx.doi.org/10.20535/2077-7264.1(83).2024.299490.

Full text
Abstract:
Сучасний світ зазнає стрімких змін у різних сферах діяльності, і розробка дизайну настільних ігор не є винятком. Одним з найбільш захоплюючих та перспективних напрямів у цій галузі стало використання нейромереж для генерації зображень, яке отримало вже власну назву — генеративний штучний інтелект (Generative Artificial Intelligence — GAI). Це відкриває нові горизонти для дизайнерів настільних ігор, дозволяючи їм швидко та з мінімальними витратами фінансів створювати привабливі елементи дизайну. GAI виділяється як засіб, здатний створювати зображення на основі текстових запитів. У роботі розглядається процес прийняття рішень, які приймають дизайнер та фахівець GAI під час розробки ілюстрацій до настільної гри. У цьому процесі дизайнер формує запит та технічне завдання, на основі якого фахівець GAI створює ряд зображень, з яких під керівництвом дизайнера обираються найбільш прийнятні з точки зору контенту, стилістики та інших особливих умов зображення, що залишаються для подальшої доробки. Після доробки за допомогою нейромережі найбільш прийнятних зображень, ілюстрації допрацьовує сам дизайнер, щоб довести ці зображення до виду, необхідного для завдання, але з тими аспектами, які нейромережа з технічних обмежень не в змозі вирішити. Отже, завдяки нейромережі є можливість швидко отримувати унікальні зображення за технічним завданням; скорочується ланцюг фахівців, необхідних для праці над цим завданням, тим самим зменшуються фінансові та часові витрати на виробництво продукції.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

ОНИЩЕНКО, Костянтин, та Анатолій АФАНАСЬЄВ. "ОЦІНКА ЕФЕКТИВНОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ЗГОРТКОВИХ ТА РЕКУРЕНТНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ У ЗАВДАННІ ОБРОБКИ ТЕКСТОВИХ ДАНИХ". Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security, № 2 (12 вересня 2023): 41–49. http://dx.doi.org/10.32782/it/2023-2-5.

Full text
Abstract:
Дана робота присвячена оцінці ефективності використання згорткових та рекурентних нейромереж у завданні обробки текстових даних на прикладі виявлення фейкових новин. Нині зусилля світової спільноти спрямовані на боротьбу з подiбною iнформацiєю в цiлому, що зумовлює актуальність порушеного питання. Проблематика виявлення фейкових новин полягає у достовірності визначення тої чи іншої інформації як фейкової чи правдивої. Метою роботи є порiвняння точностi визначення фейкових новин для архiтектур згорткових та рекурентних нейромереж, в яких закладена модель синтаксичного аналiзу текстiв статтi шляхом формування мiток новин з використанням TF-IDF та Word Embedding. Для досягнення поставленої мети було проведено аналіз області застосування та визначено ключові особливості цього типу інформації. Було розглянуто теоретичну основу обраних архітектур та встановлено їх конфігурації відповідно до поставленої задачі. Для практичної реалізації вибраних типів нейромереж було створено експериментальне середовище. Була виявлена відносна ефективність використання рекурентних нейромереж у порівнянні зі згортковими, а також визначено можливі сценарії, в яких отримані результати можуть змінюватися. У результаті аналізу було встановлено, що на доступних даних згорткова нейромережа має більшу швидкодію порівняно з рекурентною нейромережею, але при цьому надає менш точні результати класифікації. З урахуванням запропонованого правила порівняння ефективності, ймовірності помилок різних видів та можливості подолання розбіжностей між алгоритмами, отриманий приріст у продуктивності можна вважати незначним. Цей висновок відповідає світовій науковій практиці, яка рекомендує використовувати одну з запропонованих моделей або їх комбінацію під час аналізу текстової інформації, зокрема, у випадку наявності двох класів (фейкові та нефейкові дані), або при перевірці достовірності зображень.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

СІГУНОВ, Олег. "ПОКРАЩЕННЯ ПРОДУКТИВНОСТІ ХМАРНИХ СИСТЕМ ШЛЯХОМ АДАПТИВНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ РЕСУРСІВ НА ОСНОВІ ГЕНЕТИЧНИХ АЛГОРИТМІВ". MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES, № 2 (21 травня 2025): 315–21. https://doi.org/10.31891/2219-9365-2025-82-45.

Full text
Abstract:
У статті досліджено підхід до покращення продуктивності хмарних систем шляхом адаптивної оптимізації ресурсів на основі генетичних алгоритмів (GA). Зокрема, увагу приділено оцінці ефективності системи при високих навантаженнях у гібридному хмарному середовищі AWS, що відповідає реальним умовам використання. Дослідження виконано на архітектурі, яка містить три EC2-інстанси типу t3.small, що виконували роль серверів для обробки запитів, та один EC2-інстанс типу t3.medium, який виконував роль маршрутизатора. На маршрутизаторі були реалізовані генетичні алгоритми (GA) та нейромережа (NN), яка прогнозувала пікові навантаження та допомагала адаптивно розподіляти запити. Методологія дослідження базується на проведенні навантажувальних тестів за допомогою інструменту Gatling, що дозволяє моделювати поведінку користувачів та аналізувати продуктивність системи за різних рівнів активності. Під час тестування аналізувалися такі ключові параметри: загальний час виконання завдань, вартість використання ресурсів а також фактичне використання CPU та пам'яті. Проведена серія експериментів із різними варіантами конфігурацій, що включали використання класичного генетичного алгоритму (Classic GA), багатоцільового генетичного алгоритму (Multi-Objective GA) та гібридного алгоритму (Hybrid GA + RL) з нейромережею, яка навчалася протягом 15 хвилин, 30 хвилин, 1 години та 12 годин. Результати дослідження продемонстрували, що використання генетичних алгоритмів суттєво покращує продуктивність системи порівняно з традиційними підходами до балансування навантаження. Особливо ефективним виявився підхід Hybrid GA + RL із тривалим навчанням нейромережі (12 годин), що забезпечив найменший час виконання завдань, оптимальне використання CPU та пам'яті, а також мінімальні витрати на ресурси серед усіх досліджуваних конфігурацій. Багатоцільовий генетичний алгоритм (Multi-Objective GA) також показав кращу продуктивність порівняно з класичним алгоритмом, особливо у випадках нестабільного навантаження. Таким чином, отримані результати підтверджують доцільність використання адаптивної оптимізації на основі генетичних алгоритмів та нейромереж у хмарних системах AWS. Запропоновані підходи забезпечують підвищення продуктивності, зниження вартості та покращення стабільності роботи системи. Висновки: результати досліджень можуть бути корисними для інженерів, які працюють із хмарними сервісами, а також для розробників масштабованих web-застосунків із високим навантаженням.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Божко, Тетяна, та Віктор Ареф’єв. "Нейронні мережі як інструмент графічного дизайну". Вісник КНУКіМ. Серія «Мистецтвознавство», № 48 (24 червня 2023): 125–35. http://dx.doi.org/10.31866/2410-1176.48.2023.282475.

Full text
Abstract:
Мета статті – проаналізувати можливості різних нейронних мереж як інструментів роботи над проєктами графічного дизайну; визначити їх здатність забезпечувати якість і результативність генерування візуального контенту в кожному з видів продукції; висвітлити переваги та недоліки роботи кожної з нейромереж. Результати дослідження. У роботі здійснено огляд відгуків науковців і практиків щодо варіативного спектра нейромереж, придатних для виконання завдань графічного дизайну. Оприлюднено результати власного практичного досвіду роботи з нейромережами. Наукова новизна. Встановлено відповідність нейронних мереж кожному з видів продукції графічного дизайну. Доведено ефективність мереж у генеруванні концептів персонажів і локацій для комп’ютерних ігор, ілюстрацій для друкованих та електронних видань, торгових марок і логотипів, носіїв фірмового, іміджевого стилю та графічного вирішення паковань. Водночас їхні функціональні можливості допоки не забезпечують належного якісного рівня у таких продуктах, як плакати на основі тропів образної мови; шрифти; інженерна графіка в аксонометричних проєкціях з унаочненням внутрішньої структури приладів або обладнання; верстка друкованих видань і сайтів, мобільних застосунків, інфографіка на основі стилізованих зображень, конструктивне вирішення пакувальної продукції. Висновки. Для роботи з контентом графічного дизайну найбільш придатні Maze Guru, Midjourney, Leonardo ai. Для добірки аналогів і відгуків науковців ефективною є нейромережа ChatGPT. Перевагою застосування нейронних мереж є суттєве прискорення генерування візуального контенту та можливість комбінувати різні програми, доповнювати й вдосконалювати результати кожної з них. Недоліками є переважно монолінгвістичне (англомовне) спілкування контактера з мережею та розбіжність образів, що існують у свідомості контактера та генеровані мережею. Роботи, створені нейронними мережами, легко впізнавані, а за наближеними текстовими запитами надають занадто уподібнені результати.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Михайлова, Р. Д., О. В. Колісник, О. С. Береговий, В. В. Власюк та Д. В. Куровська. "НЕЙРОМЕРЕЖА MIDJORNEY ЯК ІНСТРУМЕНТ ДЛЯ ГЕНЕРУВАННЯ ДИЗАЙН ГРАФІКИ". Art and Design, № 1 (23 травня 2023): 106–15. http://dx.doi.org/10.30857/2617-0272.2023.1.10.

Full text
Abstract:
Мета. Дослідити аспекти міждисциплінарного наукового дискурсу з проблем застосування штучного інтелекту; проаналізувати генеруючі програми штучного інтелекту; з’ясувати специфіку використання нейромережі «Midjorney» у мистецьких практиках та визначити її реальні можливості у створенні візуального контенту.
 Методологія. Дослідження ґрунтується на соціокультурній, історико-теоретичній, емпіричній та порівняльній методології, використовуються також методи аналізу, синтезу, інформаційного моделювання.
 Результати. Вивчення виробничого інструментарію штучного інтелекту як технологічного оснащення графічного дизайну, виявило його роль та місце у творчому процесі. Науковий аналіз нейромережі «Midjorney» показав потенціал програми для створення зразків мистецтва та продукту дизайну: в процесі творчого виробництва коди алгоритму перетворюють робочий матеріал на стилістично виразні зображення у низці варіантів, з яких митець формує остаточний. На прикладі сервісу «Midjorney» конкретизовано межі генерування зображень, визначено переваги та недоліки штучного інтелекту у царині образотворення. Скоректовано тлумачення поняття «нейронні мережі». Підсумовано, що штучний інтелект, попри існуючі на даний момент технічні обмеження, є перспективним інструментом дизайну, сприятливим для реалізації творчих ідей та візуалізації образів.
 Наукова новизна дослідження полягає у вивченні можливостей використання штучного інтелекту, розкритті особливостей застосування алгоритмів нейромереж у творчій практиці, зокрема, генеруванні візуальних образів графічного дизайну, що є актуальним як для професійних користувачів, так і масової аудиторії. Виявлено переваги та недоліки застосування штучного інтелекту у створенні образних візуалізацій.
 Практична значущість дослідження обумовлена розширенням інформації та поглибленням практичних навичок роботи у нейронній мережі, опануванням механізмами продукування зразків графічного дизайну. Отримані результати доводять перспективність штучного інтелекту в реалізації рішень у графічному дизайні. Матеріали роботи можуть бути використані в навчальному процесі, практичній діяльності у сфері творчих індустрій та мистецтва.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

Жуковський, Д. М. "ІННОВАЦІЙНІ ПІДХОДИ ПРИ ПРОЕКТУВАННІ СИСТЕМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ГЕНЕРАЦІЇ ПЕРСОНАЛІЗОВАНОГО ВІДЕО КОНТЕНТУ В ЗАДАЧАХ SMM МЕНЕДЖМЕНТУ". Київський економічний науковий журнал, № 8 (7 березня 2025): 45–51. https://doi.org/10.32782/2786-765x/2025-8-6.

Full text
Abstract:
Комунікаційна політика брендів у сфері соціальних мереж, як стратегічний напрям онлайн-бізнесу, динамічно розвивається, що проявляється у створенні нових форматів цифрового промоконтенту із використанням інструментів штучного інтелекту. У статті розроблено методологію проєктування системи штучного інтелекту для генерації рекламного відеоконтенту з метою просування товарів і послуг брендів у цифровому середовищі соціальних мереж. Доведено доцільність застосування моделей штучного інтелекту(ШІ) для створення рекламних відеороликів, що дозволяє знизити собівартість відеопродукції та скоротити час на її створення. Крім економії ресурсів, гнучкості алгоритмів штучного інтелекту дозволяють швидко адаптувати відеоматеріали під різні платформи та аудиторії, реалізувати персоналізований підхід до створенні контенту, що в свою чергу може дозволити підвищити ефективність рекламних кампаній. Висвітлено оптимальні методи написання інструкцій до LLM моделей на кожному етапі створення промоційного відео. В більшості випадків створення запитів або промптів здійснюється з застосуванням нейромережі chatGPT. Представлено алгоритм створення рекламного відеоконтенту із детальним описом кожного етапу, зокрема: пошуку і генерації креативних ідей, створення сценарію, формування набору кадрів відео шляхом створення фотореалістичних зображень, анімації та генерації відеоконтенту, створення музичного супроводу та дубляжу, вдосконалення якості відеопродукту за допомогою ретушування та апскейлінгу, а також синхронізації всіх компонентів промоційного відеоролика на фінальному етапі монтажу. Визначено на основі методів порівняльного аналізу оптимальні генеративні інструменти для кожного етапу створення промоційного ролика. Для генерації креативних ідей та написання сценарію найефективнішою виявилася нейромережа Claude AI. Формування промптів для генерації зображень і відео найкраще реалізується за допомогою ChatGPT. Серед графічних генеративних нейромереж лідером стала Midjourney, тоді як серед відеогенеративних моделей найвищі результати продемонстрували Runway та Kling. Для покращення якості відеоконтенту оптимальними рішеннями стали Magnific AI та Freepik AI. Завершальний етап – монтаж відео – найефективніше здійснюється за допомогою CapCut.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

Наливайко, Олексій Олексійович. "ПЕРСПЕКТИВИ ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОМЕРЕЖ У ВИЩІЙ ОСВІТІ УКРАЇНИ". Information Technologies and Learning Tools 97, № 5 (2023): 1–17. http://dx.doi.org/10.33407/itlt.v97i5.5322.

Full text
Abstract:
У дослідженні представлено можливості використання нейромереж для покращення процесу навчання у вищій школі України. У роботі проаналізовано наукові дослідження та практичні напрацювання щодо використання нейромереж у галузі освіти, розглянуто переваги та недоліки використання цієї технології для покращення ефективності навчального процесу в системі вищої освіти. Було визначено найбільш вживані та популярні на час проведення дослідження нейромережі: ChatGPT, Tome, Midjourney, Compose AI, Runway, Adobe Podcast. Крім того, проаналізовано можливості для освіти деяких вищезазначених нейромерж. У дослідженні звернуто увагу на потенційні можливості нейромереж у системі вищої освіти: на здатність нейромереж до автоматичної обробки та аналізу великої кількості даних, що дозволяє покращити якість навчання; забезпечення індивідуального підходу до кожного студента; використання нейромереж як прогнозування траєкторії навчання здобувача на основі його успішності та вподобань при навчанні, зворотного зв’язку між усіма учасниками освітнього процесу тощо. У дослідженні також було зазначено необхідність вирішення ряду технічних та етичних питань, пов'язаних з використанням нейромереж у системі вищої освіти, зокрема захист приватності учасників освітнього процесу; встановлення правил використання їх даних та їх похідних у навчанні й науковій роботі; дотримання правил академічної доброчесності та поваги до інтелектуальної власності інших. Були надані рекомендації для впровадження нейромереж у систему вищої освіти України. Висновки дослідження показують, що використання нейромереж у системі вищої освіти України має великий потенціал для покращення процесу навчання, проте їх впровадження має бути спрямоване на покращення якості навчання та сприяння розвитку студентів, а не на заміну викладачів новітніми технологіями.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

Корнієнко, О. В., та С. О. Субботін. "ЗГОРТКОВА НЕЙРОМЕРЕЖА ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ШАХРАЙСЬКИХ ОПЕРАЦІЙ З КРЕДИТНИМИ КАРТКАМИ". Automation of technological and business processes 11, № 3 (2019): 65–74. http://dx.doi.org/10.15673/atbp.v11i3.1503.

Full text
Abstract:
В роботі вирішено завдання створення математичного забезпечення для побудови моделей кількісних залежностей на основі згорткових нейронних мереж. Запропоновано архітектуру згорткової нейронної мережі, що може використовуватися для даних, в яких вхідні значення не пов’язані між собою. В запропонованій архітектурі в якості першого шару використовується повнозв’язний шар. Завдяки цьому в процесі навчання нейронної мережі між вихідними значеннями нейронів першого шару можуть з’явитись зв’язки, що необхідні для роботи наступних згорткових шарів. Як і в звичайних згорткових нейромережах, згорткові шари можуть чергуватися із шарами підвибірки, але при цьому використовується одновимірна згортка. Після згорткових шарів використовуються повнозв’язні. В якості функції активації останнього шару використовується функція softmax, що дозволяє визначати ймовірності належності розпізнаваного екземпляра до кожного з класів. Вирішено практичне завдання виявлення шахрайських операцій з кредитними картками. Виконано побудову нейромережевих моделей, їх навчання та тестування на даних за транзакціями протягом 2 діб. Зазвичай кількість шахрайських операцій складає невелику частину від усіх операцій, тому метрика точності (accuracy) не може використовуватися для оцінки якості побудованої моделі. Для цього використано метрику AUPRC, що розраховується як площа під кривою залежності значень precision та recall. Завдяки використанню функції активації softmax на останньому шарі нейромережі, побудувати туку криву набагато простіше, ніж при використанні інших функцій активації. Порівняно результати тестування всіх побудованих моделей. За результатами тестування визначено, що якість запропонованої моделі вища, але на її навчання поребується більше часу.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
9

Ямпольський, Леонід Стефанович. "Аналітичний підхід до вибору топології нейросіток при розв’язанні прикладних задач". Адаптивні системи автоматичного управління 1, № 20 (2012): 159–79. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.20.2012.30717.

Full text
Abstract:
На основі розробленого реляційного класифікатора запропонований універсальний підхід до вибору топології нейромереж, що задовольняють критеріям вирішення прикладної проблеми / задачі. Запропоновано агентно-орієнтований підхід до вибору топології нейромережі. Обгрунтована логічна схема поетапного синтезу штучних нейромереж, що дозволяє автоматизувати процедуру пошуку нейромережі, яка забезпечує обслуговування вимог прикладної задачі.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
10

ЗАВАЛЬНЮК, Є. К., О. Н. РОМАНЮК та Т. І. КОРОБЕЙНІКОВА. "ВИСОКОПРОДУКТИВНЕ НЕЙРОМЕРЕЖЕВЕ ЗАФАРБОВУВАННЯ ТРИВИМІРНИХ ФІГУР НА ОСНОВІ МОДЕЛІ PIX2PIX". Applied Questions of Mathematical Modeling 6, № 1 (2023): 54–65. http://dx.doi.org/10.32782/mathematical-modelling/2023-6-1-6.

Full text
Abstract:
У статті розроблено двоетапну систему з генеративних нейромереж для зафарбовування тривимірних фігур. Проаналізовано переваги й недоліки стандартних підходів до рендерингу тривимірних зображень. Описано особливості нейронного рендерингу. Розглянуто нейромережеві напрями генерації зафарбованих зображень із геометричних даних фігур і двовимірних ескізів, отримання геометричних даних із зображень. Описано особливості будови й використання генеративних змагальних нейромереж для формування зображень. Обґрунтовано необхідність розробки нових методів нейронного рендерингу для підвищення продуктивності зафарбовування поверхонь тривимірних фігур. Описано запропоновану систему нейромережевого зафарбовування фігур, що включає моделі Pix2Pix, для формування зображень і покращення їх якості. Розроблено набір для тренування нейромережі на основі масиву фігур ShapeNet. Запропоновано об’ємне подання інформації про вершини фігури, що використовується на вході нейромережевої системи. Описано архітектури генератора й дискримінатора Pix2Pix для зафарбовування фігур. Наведено інформацію про тривалість тренування нейромережі та використані метрики похибки. Побудовано графік зміни похибок дискримінатора й генератора під час тренування Pix2Pix для зафарбовування фігур. За допомогою метрики SSIM і тестового набору фігур обчислено рівень якості генерації зображень. Описано архітектури генератора та дискримінатора Pix2Pix для покращення якості й масштабування генерованих зображень. Побудовано графік зміни метрик помилок генератора та дискримінатора під час тренування Pix2Pix для підвищення якості зображень. Наведено приклади згенерованих двоетапною нейромережевою системою зображень зафарбованих фігур. На основі метрики SSIM оцінено якість згенерованих на другому етапі системи зображень. Порівняно швидкість зафарбовування фігур за допомогою запропонованої системи й рендера Blender Eevee. Розроблена нейромережева система дає змогу генерувати реалістичні зображення та підвищити продуктивність зафарбовування поверхонь фігур.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
More sources

Dissertations / Theses on the topic "Нейромережа"

1

Глазок, Олексій. "Нейромережевий протокол обміну ключами з використанням розширеного зсувного регістру". Thesis, Національний авіаційний університет, 2021. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50662.

Full text
Abstract:
Обмін ключами є однією із проблем сучасної криптографії. В сучасному інформаційному середовищі поширеною задачею є встановлення через відкриті канали зв’язку безпечного віртуального каналу зв’язку двох сторін, які до цього не зустрічалися і не мають надійного секретного каналу для передачі таємної інформації в час узгодження ключів. Для цього сторони мають через небезпечний канал зв’язку узгодити сеансовий ключ, який буде відомий тільки легітимним учасникам обміну. За замовчуванням можна вважати, що інформація, яка передається по відкритим каналам, доступна для прослуховування зловмисникові, який намагатиметься отримати узгоджувані ключі. В даний час для розв’язання цієї задачі широко використовується протокол обміну ключами Діффі-Хеллмана. Нейромережеві протоколи обміну ключами розглядаються як можлива безпечна заміна протоколу Діффі-Хеллмана. Розроблені на даний час нейромережеві протоколи обміну ключами в основному засновані на синхронізації двох деревовидних машин парності – це спеціальний тип багатошарової прямої нейронної мережі. Вона складається з K * N вхідних нейронів, K прихованих нейронів та одного вихідного нейрона, де K і N – параметри конкретної архітектури мережі. Входи в мережу можуть отримувати одне з трьох можливих значень: –1, 0, 1. Вихідне значення кожного прихованого нейрона обчислюється як функція його входів: Вихід деревовидної машин парності є двійковим (може дорівнювати +1 або –1). Також може бути використано бінаризований варіант деревовидної машин парності, що називається «машини парності перестановки», де ваги між вхідними та прихованими нейронами є двійковими значеннями, наприклад 0 або 1; вихідні значення прихованих нейронів також є двійковими.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

Александрова, Ірина Валеріївна. "Нейромережева система управління електроприводом ліфтової підйомної установки". Master's thesis, Київ, 2018. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/25569.

Full text
Abstract:
В роботі досліджується система нейронної мережі та її показники для спрощення управління електроприводом ліфтової підйомної установки. А також порівнюється електропривід з класичною системою підлеглого управління ліфтовою установкою та електропривід з використанням нейромережі.<br>In this work, the neural network system and its indicators are investigated to simplify the control of the electric drive of an elevator installation. Also here compares the electric drive with the classic subordinate control system of an elevator installation and the electric drive using a neural network.<br>В работе исследуется система нейронной сети и ее показатели для упрощения управления электроприводом лифтовой подъемной установки. А также сравнивается электропривод с классической системой подчиненного управления лифтовой установкой и электропривод с использованием нейросети.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Потапенко, Д. О. "Інформаційна технологія розпізнавання зображень з підвищеним рівнем робастності до шуму". Master's thesis, Сумський державний університет, 2021. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/86882.

Full text
Abstract:
Реалізовано нейромережеву структуру для розпізнавання об'єктів на зображеннях з підвищеним рівнем робастності до шуму. Даний алгоритм реалізовано у формі програмного забезпечення, створеного за допомогою згорткових нейронних мереж (ЗНМ, convolutional neural network).
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Томчук, І. Г. "Інформаційне та програмне забезпечення інтелектуальної складової системи керування дистанційним навчанням". Master's thesis, Сумський державний університет, 2020. https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/82410.

Full text
Abstract:
В рамках технологій штучних нейронних мереж проведено розробку та програмну реалізацію інтелектуального компоненту системи керування дистанційним навчанням, що здатний аналізувати якість тестових завдань, за якими виконується оцінка знань студентів дистанційної форми навчання. При цьому було сформовано вхідний математичний опис системи керування дистанційним навчанням, для проведення інтелектуального аналізу якості тестових завдань були обрані нейромережі зустрічного розповсюдження помилки, що складаються з двох шарів: Кохоненна і Гроссберга, як критерій ефективності навчання штучної нейромережі зустрічного розповсюдження помилки використано середньоквадратичну помилку, алгоритм класифікації тестових завдань за рівнем їх якості розроблено на базі оцінки інформативності ознак розпізнавання штучної нейромережі, програмну реалізацію виконано в серенейронних систем.довищі для наукових і інженерних розрахунків MATLAB за допомогою спеціалізованого пакету розширення NNToolBox, перевірка працездатності запропонованого алгоритму виконувалася для задачі оцінки якості тестових завдань, що використовувалися для розпізнавання системою дистанційного навчання чотирьох класів знань студентів.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Шамрелюк, В'ячеслав Валерійович. "Розпізнавання образів нейромережею із генетичним алгоритмом навчання". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2021. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/10987.

Full text
Abstract:
Кваліфікаційна робота розв’язує задачу автоматизованого розпізнавання образів нейромережею перцептрон, навчання якої здійснюється за допомогою генетичного алгоритму, зокрема, при навчанні двошарової нейромережі перцептрон за допомогою генетичного алгоритму навчання виконується повне поступове налаштування множини ваг синапсів нейромережі, що складається із двох підмножин, які утворюються предсинаптичними зв’язками схованого та вихідного прошарків нейронів мережі.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
6

Білай, Єлизавета Сергіївна. "Дослідженя ефективності нейрокерування у нелінійних електромеханічних системах". Thesis, Національний авіаційний університет, 2021. https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/50646.

Full text
Abstract:
В галузі систем регулювання електричними приводами у більшості випадків застосовуються лінійні регулятори, які розробляються за допомогою лінеаризованих математичничних моделей об’єкту регулювання. Для систем, що мають великі нелінійності, такий підхід веде до дуже обмежених результатів. Виникають також труднощі, якщо є лише приблизний математичний опис об’єкту регулювання.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
7

Чепурний, С. М. "Інформаційна технологія інтелектуального аналізу даних для точного землеробства. Система підтримки прийняття рішень, що функціонує в режимі кластерного аналізу". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72199.

Full text
Abstract:
Розроблено алгоритм контрастування структури нейромережі зустрічного розповсюдження помилок. Працездатність та ефективність системи перевірена шляхом вирішення практичної задачі оптимізації структури нейромереж, здатної класифікувати два типи сільськогосподарської культури, що характеризуються різним ступенем врожайності, отриманими за допомогою аерофотозйомки.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
8

Кравченко, О. Ю. "Інформаційна технологія інтелектуального аналізу даних для точного землеробства. Система підтримки прийняття рішень, що самонавчається". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72196.

Full text
Abstract:
Розроблено алгоритм контрастування структури нейромережі зустрічного розповсюдження помилок. Працездатність та ефективність системи перевірена шляхом вирішення практичної задачі оптимізації структури нейромереж, здатної класифікувати два типи сільськогосподарської культури, що характеризуються різним ступенем врожайності, отриманими за допомогою аерофотозйомки.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
9

Роскидько, Ю. О. "Інформаціна технологія інтелектуального аналізу даних для точного землеробства. Системи підтримки прийняття рішень, що навчається". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72327.

Full text
Abstract:
У роботі був проведений аналіз нейромережевого підходу до проектування систем підтримки прийняття рішень, здатну навчатися. Розроблено і програмно реалізовано інформаційну технологію інтелектуального аналізу даних для точного землеробства. Сформовано нейромережу зустрічного розповсюдження помилки, що здатна навчитися розпізнаванню типу сільськогосподарської культури та оцінці її врожайності за зображеннями, отриманими задопомогою аерофотозйомки.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
10

Горкун, І. В. "Системи інтелектуального аналіза фототрихонограм". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72387.

Full text
Abstract:
Проведено синтез системи підтримки прийняття рішень, яка здатна навчатися з використанням нейромережевої технології. Для чого використовувалася нейронна мережа зворотнього поширення. У роботі проведена оптимізація параметрів стандартного алгоритму навчання нейронної мережі такого типу, що дозволило підвищити точність сформованого нейронно мережевого класифікатора.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
More sources

Book chapters on the topic "Нейромережа"

1

Творошенко, І., та Д. Євтушенко. "АНАЛІЗ ОСОБЛИВОСТЕЙ СУЧАСНИХ НЕЙРОМЕРЕЖ". У Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті. Т. 7 : Конференція "Комп’ютерний зір, системний аналіз та математичне моделювання". Press of the Kharkiv National University of Radioelectronics, 2024. http://dx.doi.org/10.30837/iyf.cvsamm.2024.041.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

Єсілевський, В., та А. Петришин. "ДОСЛІДЖЕННЯ КАПСУЛЬНИХ НЕЙРОМЕРЕЖ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ПРИРОДНЬОГО МОВЛЕННЯ". У Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті. Т. 7 : Конференція "Комп’ютерний зір, системний аналіз та математичне моделювання". Press of the Kharkiv National University of Radioelectronics, 2024. http://dx.doi.org/10.30837/iyf.cvsamm.2024.262.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Сердюк, С., та О. Руденко. "ІНТЕГРАЦІЯ ОБРОБКИ ВЕЛИКИХ ДАНИХ ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОМЕРЕЖ У ХМАРНІ ОБЧИСЛЕННЯ". У Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті. Т. 5 : Конференція "Проблеми комп’ютерної інженерії та захисту інформації". Press of the Kharkiv National University of Radioelectronics, 2024. http://dx.doi.org/10.30837/iyf.pceip.2024.066.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Пучка, Г., та Н. Кулішова. "ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОЦЕСУ РОЗРОБКИ КОМПОНЕНТІВ ГРАФІЧНИХ ІНТЕРФЕЙСІВ У МОБІЛЬНИХ ДОДАТКАХ ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОМЕРЕЖ". У Радіоелектроніка та молодь у XXI столітті. Т. 6 : Конференція "Інформаційні інтелектуальні системи". Press of the Kharkiv National University of Radioelectronics, 2024. https://doi.org/10.30837/iyf.iis.2024.905.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

Conference papers on the topic "Нейромережа"

1

ВЛАСОВ, Віталій, Андрій ВЛАСОВ та Мар’яна МОСТОВА. "Використання нейромереж для планування спортивно-оздоровчих результатів". У ІНТЕГРАЦІЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ОСВІТУ – ВИКЛИКИ ТА МОЖЛИВОСТІ. Liha-Pres, 2025. https://doi.org/10.36059/978-966-397-477-4-33.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
2

Москвич, О. Д. "Функції світлини в контексті медіатрансформацій у культурі та розвитку нейромереж". У АКТУАЛЬНІ ПРОБЛЕМИ РОЗВИТКУ УКРАЇНСЬКОГО ТА ЗАРУБІЖНОГО МИСТЕЦТВ: КУЛЬТУРОЛОГІЧНИЙ, МИСТЕЦТВОЗНАВЧИЙ, ПЕДАГОГІЧНИЙ АСПЕКТИ. Liha-Pres, 2024. http://dx.doi.org/10.36059/978-966-397-390-6-33.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
3

Каменецька, Юлія. "Використання нейромереж у навчальному процесі студентів-дизайнерів: інструмент чи загрозa?" У Платонівські читання. Liha-Pres, 2024. http://dx.doi.org/10.36059/978-966-397-394-4-35.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
4

Свергун, Марк. "НЕЙРОМЕРЕЖЕВА ТЕХНОЛОГІЯ ФОРМУВАННЯ РЕКОМЕНДАЦІЙ КОНТЕНТУ ЗА ПРІОРИТЕТАМИ СПОЖИВАЧІВ". У Інновації та науковий потенціал світу. ТОВ УКРЛОГОС Груп, 2025. https://doi.org/10.62731/mcnd-18.04.2025.002.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
5

Пєхота, О. М. "Можливості та роль штучного інтелекту та нейромереж для підготовки майбутніх магістрантів". У АКАДЕМІЧНА ДОБРОЧЕСНІСТЬ, ВІДКРИТА НАУКА ТА ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ: ЯК СТВОРИТИ ДОБРОЧЕСНЕ ОСВІТНЄ СЕРЕДОВИЩЕ. Liha-Pres, 2023. http://dx.doi.org/10.36059/978-966-397-345-6-152.

Full text
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

Reports on the topic "Нейромережа"

1

Пермякова, О. С., та Сергій Олексійович Семеріков. Застосування нейронних мереж у задачах прогнозування. Видавничий центр КТУ, 2008. http://dx.doi.org/10.31812/0564/923.

Full text
Abstract:
Нейронна мережа – це набір нейронів, певним чином зв’язаних між собою. Тришаровий перцептрон – нейромережа, яка досить проста за структурою й у той же час широко використається для розв’язання прикладних завдань.
APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles
You might also be interested in the extended bibliographies on the topic 'Нейромережа' for particular source types:
Journal articles Dissertations / Theses
We offer discounts on all premium plans for authors whose works are included in thematic literature selections. Contact us to get a unique promo code!

To the bibliography