Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids bakalaura akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Datorsistēmas
Nosaukums Dziļās apmācības tīklu izmantošana vizuālu tēlu pazīšanai
Nosaukums angļu valodā Use of Deep Learning Networks in Recognition of Visual Objects
Autors Stefan Dayneko
Struktūrvienība 12300 Lietišķo datorsistēmu institūts
Darba vadītājs Agris Ņikitenko
Recenzents LDI pētnieks J.Bicāns
Anotācija Darbā tika pētīta mašīnmācīšanās apakšnozare, dziļie neironu tīkli. Lai gūtu nepieciešamās pamatzināšanas par neironu tīklu uzbūvi un darbības principiem, sākotnēji tika apskatīti vienkāršākie neironu tīkli – perceptroni. Pēc tam tika pētīti dziļie neironu tīkli un citi mašīnmācīšanās algoritmi, to ietekmējošie parametri un kādā veidā tos ir iespējams apmācīt. Rezultātā autors ieguva zināšanas neironu tīklu nozarē, kā arī apgūva vairākus mašīnmācīšanās algoritmus, kurus var izmantot tālākajā izpētē. Ir iegūts darbojošs modelis, kas spēj atpazīt un klasificēt BSL zīmju valodu, kā arī tika izstrādāta mobilā lietotne, kas nodrošina lietotāja saskarsmi ar izstrādāto sistēmu.
Atslēgas vārdi DAUDZSLĀŅU PERCEPTRONS, UZRAUDZĪTA APMĀCĪBA, DZIĻIE NEIRONU TĪKLI, SVM, KNN
Atslēgas vārdi angļu valodā MULTI-LAYER PERCEPTRON, SUPERVISED LEARNING, DEEP NEURAL NETWORKS, SVM, KNN
Valoda lv
Gads 2019
Darba augšupielādes datums un laiks 27.05.2019 15:07:46