За технічних причин Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» працює тільки на перегляд. Про відновлення роботи у повному обсязі буде своєчасно повідомлено.
 

Публікація:
Алгоритми підвищення ефективності згорткових нейронних мереж

dc.contributor.authorПономаренко, Р. Д.
dc.date.accessioned2023-01-18T18:32:08Z
dc.date.available2023-01-18T18:32:08Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractМетою кваліфікаційної роботи є аналіз методів та алгоритмів підвищення ефективності згорткових нейронних мереж. У ході виконання кваліфікаційної роботи проведено порівняльний аналіз популярних архітектур згорткових нейронних мереж та їх блоків. Проведено огляд існуючих алгоритмів підвищення ефективності згорткових нейронних мереж, а також методів тензорної декомпозиції; обрано набори даних для проведення експериментів; проведено порівняльний аналіз та реалізовано розглянуті алгоритмів.
dc.identifier.citationПономаренко Р. Д. Алгоритми підвищення ефективності згорткових нейронних мереж : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / Р. Д. Пономаренко ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 65 с.
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/21442
dc.language.isouk
dc.subjectтензор, згорткова нейронна мережа, набір даних, Alexnet, CP-декомпозиція, ILSVRC, MNIST
dc.titleАлгоритми підвищення ефективності згорткових нейронних мереж
dc.title.alternativeAlgorithms for Increasing Efficiency of Convolutional Neural Networks
dc.typeOther
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 2 з 2
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2022_M_EOM_KSMm-21-1_Ponomarenko_R_D.pdf
Розмір:
984.27 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2022_M_EOM_KSMm-21-1_Ponomarenko_R_D_dodatok.pdf
Розмір:
1.13 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.64 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: