Перейти к основному контенту Перейти к главному меню навигации Перейти к нижнему колонтитулу сайта
Вестник «Физико-математические науки»

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ СО СВЕРТОЧНЫМИ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ

Опубликован 03-2023
Международный казахско-турецкий университета имени Ходжи Ахмеда Ясави
Международный казахско-турецкий университета имени Ходжи Ахмеда Ясави
Евразийский национальный университет им. Л. Гумилева, г. Астана, Казахстан
Международный казахско-турецкий университета имени Ходжи Ахмеда Ясави
Аннотация

В статье рассматривается применение алгоритмов глубокого обучения для конкретных задач и исследуются методы, используемые в этих процессах. Представленное исследование основано на представлении о том, что «глубокое обучение» имеет отношение к сообществу машинного обучения, и исследовательская работа ученых рассматривается соответствующим образом. Исследована взаимосвязь нейронных сетей глубокого обучения.

Наборы машинного обучения могут быть концептуализированы как наборы глубокого обучения, а наборы искусственного интеллекта представляют собой подмножества. В статье также утверждается, что использование сверточных нейронных сетей (CNN) является эффективным и современным методом для выполнения крупномасштабных задач в области глубокого обучения, особенно классификации изображений.

Представлены примеры построенных задач для прогнозного обучения и проанализированы результаты реализации модели глубокого обучения. 11 000 документов были отсканированы и классифицированы по заголовкам с помощью Python. Документы были преобразованы в обычную модель с использованием библиотеки Tensorflow и Keras. В результате данные были собраны и проанализированы.

pdf (Қаз)
Язык

Рус

Как цитировать

[1]
Баймаханова, А. , Беркимбаев, К. , Жумадиллаева, А. и Кошанова, Г. 2023. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ СО СВЕРТОЧНЫМИ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ. Вестник «Физико-математические науки». 81, 1 (мар. 2023), 127–135. DOI:https://doi.org/10.51889/2959-5894.2023.81.1.014.