ЭБС Уфимского университета науки и технологий
фонд Заки Валиди 32, Карла Маркса 3/1 и Достоевского 131

     
?

Детальная информация
Карточка Таблица RUSMARC

Якшигулова, Гульназ Салаватовна. Применение нейронных сетей для ранней диагностики рака почки: выпускная квалификационная работа магистра. Направление подготовки (специальность) 01.04.02 Прикладная математика и информатика. Направленность (профиль): Математическое моделирование, численны методы и комплексы программ [Электронный ресурс] / Г. С. Якшигулова; БашГУ, Фак. математики и информационных технологий, Каф. программирования и экономической информатики ; науч. рук. В. И. Луценко. — Уфа, 2018. — 68 с.: ил. — <URL:https://elib.bashedu.ru/dl/diplom/Yakshigulova_GS_01_04_02_Prikladnaya_matematika_i_informatika_mag_2018.pdf>.

Дата создания записи: 30.08.2018

Тематика: Вычислительная техника — Имитационное компьютерное моделирование; магистратура; ВКР; нейронные сети; функции активации; метод кросс-валидации

УДК: 004.94

ББК: 32.973-018.2

Коллекции: Магистерские диссертации; Общая коллекция

Разрешенные действия: –

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему и будете работать на компьютерах в читальных залах Библиотеки

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть Библиотеки Аутентифицированные пользователи Прочитать
Локальная сеть Библиотеки Все
Интернет Аутентифицированные пользователи Прочитать
-> Интернет Все

Оглавление

  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1. Основы искусственных нейронных сетей
  • 1.1 Постановка задачи
  • 1.2 Искусственные нейронные сети и их применение
  • 1.3 Биологические основы функционирования нейрона
  • 1.4 Принцип организации искусственного нейрона
  • 1.4. Виды функции активации
  • 1.5 Архитектура и классы нейронных сетей
  • 1.5.1 Однослойная нейронная сеть
  • 1.5.2 Многослойная нейронная сеть
  • 1.4.3 Рекуррентная нейронная сеть
  • 2. Классификация нейронных сетей
  • 2.1 Однослойный персептрон
  • 2.2 Многослойный персептрон
  • 2.3 Вероятностные нейронные сети
  • 2.4 Радиальные базисные функции
  • 2.5 Сеть Кохонена
  • 3. Обучение нейронной сети
    • 3.1 Метод обратного распространения
    • 3.2 Метод кросс-валидации
    • 3.3 Метод сопряженных градиентов
    • 3.4 Метод Адама
  • 4. Программные интерфейсы для обучения нейронных сетей
    • 4.1 TensorFlow
    • 4.2 Keras
    • 4.3 Pandas
    • 4.4 Процедуры решения поставленной задачи
    • 4.4.1 Преобразование первичных данных
    • 4.4.2 Создание модели нейронной сети
    • 4.4.3 Обучение нейронной сети и оценка результата
    • 4.5 Тестирование нейронной сети
    • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
    • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ
    • СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ
  • ПРИЛОЖЕНИЕ

Статистика использования

stat Количество обращений: 4
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика