Наукові статті

Постійне посилання зібранняhttps://repository.lntu.edu.ua/handle/123456789/309

Переглянути

Фільтри

2023 - 20243

Налаштування

Тип доступу: Відкритий доступКлючові слова: search.filters.subject.нейронна мережа

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 3 з 3
  • Ескіз
    Item type:Наукова стаття,
    Архітектура інтелектуальної системи управління ризиками та розпізнавання видів грибів
    (Вінниця: ВНТУ, 2024-11-19) Кайдик, Олег Леонтійович
    У статті представлено розробку інтелектуальної системи для розпізнавання видів грибів, яка забезпечує високу точність і зручність у використанні. Для навчання моделі було використано великий датасет "Mushrooms classification" з платформи Kaggle, що забезпечило необхідну різноманітність зображень і досягнення точності класифікації на рівні 85%. Попередня обробка даних включала перевірку якості зображень, їх стандартизацію та поділ на тренувальні, валідаційні й тестові вибірки, що сприяло ефективному навчанню моделі. Основою алгоритму розпізнавання стала згорткова нейронна мережа ResNet, яка продемонструвала перевагу в точності над іншими архітектурами.
  • Ескіз
    Item type:Наукова стаття,
    Обґрунтування вибору мовної моделі для розробки голосового помічника мобільного додатку
    (Луцьк: ЛНТУ, 2023) Пех, Петро Антонович; Бортник, Катерина Яківна; Шепелюк, Дмитро Леонідович; Шепелюк, Леонід Дмитрович
    В статті запропоновано мобільний додаток на базі вибраної мовної моделі для голосового управління розумним домом і наведені результати досліджень якості розпізнавання голосу за допомогою цього додатку.
  • Ескіз
    Item type:Наукова стаття,
    Проблеми захисту інформації у віртуальних приватних мережах та захисту від атак на Web-додатки
    (Луцьк: ЛНТУ, 2023) Кардашук, Володимир Сергійович; Бортник, Катерина Яківна; Багнюк, Наталія Володимирівна
    У статті розглянуті сучасні проблеми захисту інформації у віртуальних приватних мережах, що використовують технологію VPN, стосовно масштабованості, гнучкості адміністрування, вимог до підключень та вартості. Для реалізації дослідження відбиття атака на WEB-додатки за допомогою евристичного методу проаналізована та досліджена нейронна мережа адаптивної-резонансної теорії. Запропонована модифікована структура, алгоритм навчання нейронної мережі та рішення щодо усунення недоліків її роботи. В результаті дослідження намічені подальші шляхи удосконалення алгоритму навчання нейронної мережі, що направлені на збільшення кількості відбиття атак на WEB-додатки.