нейронна мережа

АНАЛІЗ ПРОДУКТИВНОСТІ ГЕНЕТИЧНОГО АЛГОРИТМУ, ДОПОВНЕНОГО ЗГОРТКОВОЮ НЕЙРОННОЮ МЕРЕЖЕЮ, ДЛЯ ТОПОЛОГІЧНОЇ ОПТИМІЗАЦІЇ МЕТАМАТЕРІАЛІВ

Поєднання згорткових нейронних мереж (CNN) та генетичних алгоритмів (GA), створює перспективний підхід для топологічної оптимізації складних гратчастих структур. Гратчасті структури використовуються, як основа для комплексних метаматеріалів. Розглядається здатність методу генерувати оптимальні гратчасті структури при мінімальному використанні матеріалу. Згорткова нейронна мережа використовується, як інструмент аналізу, що може оцінювати та прогнозувати ключові параметри згенерованих гратчастих структур.

Порівняльний аналіз алгоритмів відстеження точки максимальної потужності фотоелектричної панелі

Зростаючий попит на електроенергію та потреба в екологічно чистих джерелах енергії зумовлюють активний розвиток відновлюваних технологій, серед яких сонячна енергетика має провідну роль. Фотоелектричні (ФЕ) системи здатні перетворювати сонячне випромінювання на електричну енергію, однак ефективність їх роботи залежить від здатності їх адаптації до змін зовнішніх умов, таких як інтенсивність інсоляції та температура навколишнього середовища.

Оптимізація ширини потокового графа алгоритму у нейронних мережах для зменшення використання процесорних елементів на одноплатних компʼютерах

У статті представлено метод оптимізації потокового графа алгоритму глибинної нейронної мережі для зменшення кількості процесорних елементів (ПЕ), необхідних для виконання алгоритму на одноплатних комп'ютерах. Запропонований підхід ґрунтується на використанні структурної матриці для оптимізації архітектури нейронної мережі без втрати продуктивності. Дослідження показало, що завдяки зменшенню ширини графа вдалося зменшити кількість процесорних елементів з 3 до 2, зберігаючи при цьому продуктивність мережі на рівні 75% ефективності.

Інтелектуальна система передбачення фейкових новин на основі технологій NLP та машинного навчання

У статті описано дослідження ідентифікації фейкових новин на основі опрацювання природної мови, аналізу великих даних і технології глибокого навчання. Розроблена система автоматично перевіряє новини на наявність ознак фейкових новин, таких як використання маніпулятивної мови, неперевірених джерел і недостовірної інформації. Візуалізація даних реалізована на основі дружнього інтерфейсу користувача, який відображає результати аналізу новин у зручному та зрозумілому форматі.

Оцінка точності класифікації за допомогою нейромережі прямого поширення динамічних об’єктів

У даній роботі на основі мультишарової нейронної мережі досліджено вплив кількості прихованих шарів, числа нейронів у них та типів активаційних функцій на точність класифікації снарядів шістьох типів (А – (а-боєприпаси); А/М – (а/м-боєприпаси; А/Р – (бронебійні); А/РС – (бронебійно-набивні); М – (m-боєприпаси); Р – (бронебійні боєприпаси)), яка оцінюється матрицею помилок.