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:
Дослідження алгоритмів нейронних мереж для розпізнавання ментальних розладів людини за текстом

dc.contributor.authorГоловачова, О. А.
dc.date.accessioned2022-08-27T18:15:19Z
dc.date.available2022-08-27T18:15:19Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractМета роботи – дослідити алгоритми нейронних мереж для розпізнавання ментальних розладів людини за тестом. У роботі проведено порівняльний аналіз найсучасніших архітектур нейронних мереж, в результаті якого визначено ефективність роботи з текстовими даними для виявлення ментальних розладів людини. У роботі було розроблено гібридний підхід та проаналізовано його роботу на тестових наборах даних. Було проведено аналіз між існуючими роботами та створеним підходом. У якості методів розробки та аналізу була використана мова програмування Python, фреймворк для розробки нейроних мереж Keras, середа розробки Jupyter Notebookuk_UA
dc.identifier.citationГоловачова О. А. Дослідження алгоритмів нейронних мереж для розпізнавання ментальних розладів людини за текстом : пояснювальна записка до атестаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 121 – Інженерія програмного забезпечення / О. А. Головачова ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2022. – 74 с.uk_UA
dc.identifier.urihttps://openarchive.nure.ua/handle/document/20892
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectглибоке навчанняuk_UA
dc.subjectдепресіяuk_UA
dc.subjectнейронні мережіuk_UA
dc.subjectтекстuk_UA
dc.subjectрозпізнанняuk_UA
dc.subjectемоціїuk_UA
dc.titleДослідження алгоритмів нейронних мереж для розпізнавання ментальних розладів людини за текстомuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
dspace.entity.typePublication

Файли

Оригінальний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Завантаження...
Зображення мініатюри
Назва:
2022_M_PI_Golovachova_OA.pdf
Розмір:
2.13 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Ліцензійний пакет
Зараз показано 1 - 1 з 1
Немає доступних мініатюр
Назва:
license.txt
Розмір:
9.42 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис: