Promocijas darba kopsavilkuma "Metodoloģijas izstrāde zināšanu izgūšanai no apmācītiem mākslīgajiem neironu tīkliem" vāks

Metodoloģijas izstrāde zināšanu izgūšanai no apmācītiem mākslīgajiem neironu tīkliem

Promocijas darba kopsavilkums

Andrejs Bondarenko, Rīgas Tehniskā universitāte, Latvija
ORCID iD 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

https://doi.org/10.7250/9789934109409

Hipersaite

https://ortus.rtu.lv/science/lv/publications/30953

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

Atsauksmes

Vēl nav nevienas atsauksmes.

Be the first to review “Metodoloģijas izstrāde zināšanu izgūšanai no apmācītiem mākslīgajiem neironu tīkliem”