Metodoloģijas izstrāde zināšanu izgūšanai no apmācītiem mākslīgajiem neironu tīkliem
Promocijas darba kopsavilkums
Andrejs Bondarenko, Rīgas Tehniskā universitāte, Latvija
http://orcid.org/0000-0002-4103-6814
Mākslīgie neironu tīkli (MNT) tiek plaši izmantoti mašīnmācībā. Tie ir jaudīgi nelineāri modeļi, kurus var apmācīt uzraudzītā, daļēji uzraudzītā un neuzraudzītā veidā. Universāls mašīnmācīšanās klasifikators, ko var izmantot visos scenārijos, neeksistē, taču MNT bieži pārspēj citus klasifikatorus. Tomēr ir grūti izskaidrot, kā MNT pieņem klasifikācijas lēmumu. Mākslīgais neironu tīkls ir “melnā kaste”, un nav skaidrs, kā šāds klasifikators darbojas, un tas nopietni ierobežo MNT lietojamību. Promocijas darbs ir veltīts tādu pieeju izstrādei, kas ļauj izgūt zināšanas no apmācīta MNT klasifikatora.
Papildus informācija
Izdevuma tips | |
---|---|
DOI | |
Hipersaite | |
Aizstāvēšanas datums | 18.05.2020. |
ISBN (print) | 978-9934-22-006-7 |
ISBN (pdf) | 978-9934-10-940-9 |
Formāts | |
Lappušu skaits | 45 |
Publicēts tiešsaistē | |
Izdevējs | RTU Izdevniecība |
Publicēšanas valsts | Latvija |
Valoda |
You must be logged in to post a review.
Atsauksmes
Vēl nav nevienas atsauksmes.