Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/38369| Title: | Аналіз можливостей використання машинного глибокого навчання для розпізнавання сутностей |
| Authors: | Єнгаличев С. О. Семенов С. Г. |
| Keywords: | Глибоке навчання нейронні мережі (DNN) робастні M-оцінки гетерогенні системи прогнозування трафіку аномальні викиди гаусівський шум зворотне поширення помилки RMSE MAPE |
| Issue Date: | 2023 |
| Citation: | Єнгаличев С. О. Аналіз можливостей використання машинного глибокого навчання для розпізнавання сутностей / С.О. Єнгаличев, С. Г. Семенов // 5th International Scientific and Practical Internet Conference “Integration of Education, Science and Business in Modern Environment: Summer Debates”, 3-4 серпня 2023 р. - 2023. - C. 205-206. |
| Abstract: | У роботі досліджено проблему підвищення точності аналізу та прогнозування характеристик трафіку в гетерогенних хмарних системах, дані яких піддаються впливу гаусівського шуму та аномальних викидів. Запропоновано новий підхід до оцінювання продуктивності мережі (зокрема, втрат пакетів) із використанням алгоритмів глибокого навчання (Deep Learning), модифікованих застосуванням робастних M-оцінок замість традиційної середньоквадратичної помилки (MSE). |
| URI: | https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/38369 |
| Appears in Collections: | Статті (КІТ) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Єнгаличев_С.О._Семенов_С.Г._Wayscience.pdf | 746,16 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.