Жукевич, О. А.2025-03-032025-03-032025Жукевич 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.https://openarchive.nure.ua/handle/document/29975Мета 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.ukбагатозадачне навчанняглибокі нейронні мережімережі пересічного зшиванняобмін параметрамирозпізнавання діяльності людинирозпізнавання емоційOther