Dziļās apmācības tīklu izmantošana vizuālu tēlu pazīšanai

Noslēguma darbu reģistrs

Noslēguma darbu meklēšana

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
Struktūrvienība	33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte
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