Дослідження та порівняння методів глибокого багатозадачного навчання для класифікації рухів людини

Жукевич, О. А.

Публікація:
Дослідження та порівняння методів глибокого багатозадачного навчання для класифікації рухів людини

dc.contributor.author	Жукевич, О. А.
dc.date.accessioned	2025-03-03T18:07:04Z
dc.date.available	2025-03-03T18:07:04Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	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.
dc.identifier.citation	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.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/29975
dc.language.iso	uk
dc.subject	багатозадачне навчання
dc.subject	глибокі нейронні мережі
dc.subject	мережі пересічного зшивання
dc.subject	обмін параметрами
dc.subject	розпізнавання діяльності людини
dc.subject	розпізнавання емоцій
dc.title	Дослідження та порівняння методів глибокого багатозадачного навчання для класифікації рухів людини
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication