Модуль глибинного навчання для виявлення аномалій у сигналах з CAN шини автомобіля - Остапенко, М. О. (My University, 2020)
Метою магістерської атестаційної роботи є створення модуля глибинного навчання на основі нейронної мережі довгої короткочасної пам’яті. Об'єктом дослідження є процес обробки повідомлень з CAN шини, які представляють собою декілька сигналів, кількість яких залежить від CAN ID, за допомогою послідовно працюючих нейронної підмережі LSTM та повно зв’язних шарів. Предметом дослідження є методи методи виявлення аномалій в задачах інтелектуального аналізу даних.
Keywords: Автокодувальник; аномалія; вузьке місце; глибинне навчання; довга короткочасна пам'ять; мережа контролерів; рекурентна нейронна мережа