Публікація: Дослідження та порівняння методів глибокого багатозадачного навчання для класифікації рухів людини
Завантаження...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Мета роботи – дослідження та порівняння методів глибокого багатозадачного навчання для визначення доцільності використання даних методів у проблемах класифікації, зокрема, при застосуванні до часових рядів. Методи дослідження – аналіз технічної літератури та новісних досліджень в сфері глибокого навчання, експериментальний підбір архітектури та конфігурацій, аналіз результатів. У ході цієї роботі було порівняно три різні підходи, а саме жорсткий обмін параметрами, м’який обмін параметрами та гібридний підхід, на двох наборах даних у сфері розпізнавання людської діяльності та розпізнавання емоцій – OPPORTUNITY та DEAP. Було продемонстровано, що не кожен підхід є однаково корисним. Зокрема, спостерігалися переваги використання жорсткого обміну параметрами (HPS) на обох наборах даних і мережі пересічного зшивання (CSN) лише на одному наборі даних, а обраний підхід м’якого обміну параметрами (SPS) не є оптимальним для жодної з задач.
Опис
Ключові слова
багатозадачне навчання, глибокі нейронні мережі, мережі пересічного зшивання, обмін параметрами, розпізнавання діяльності людини, розпізнавання емоцій
Бібліографічний опис
Жукевич О. А. Дослідження та порівняння методів глибокого багатозадачного навчання для класифікації рухів людини : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / О. А. Жукевич ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 89 с.