Реализация классификатора групп в социальных сетях с помощью рекуррентных и сверточных нейронных сетей
Рассмотрение проблемы классификации сообществ в социальной сети. Применение рекуррентных и сверточных нейронных сетей для классификации групп пользователей по степени радикальности. Методы предварительной обработки данных для построения классификаторов.
Подобные документы
Рассмотрение подходов, используемых при моделировании информационных вычислительных сетей. Моделирование вероятности перехода узла сети в перегруженное состояние. Рассмотрение образования групп перегруженных узлов в сетях со случайной топологией.
статья, добавлен 15.08.2020Основные виды и типы нейронных сетей. Области применения нейронных сетей. Характеристика искусственной нейронной сети Gamma AI. Анализ описания алгоритма работы в нейросети гамма. Определение нейронной сети для создания озвучки из текста Narakeet.
контрольная работа, добавлен 18.06.2024Рассмотрение методов прогнозирования нейронных сетей. Решение задачи обзора методов оконного прогнозирования на объеме страховых взносов. Изучение методов одношагового, многошагового прогнозирования. Применение метода окон для генерации обучающей выборки.
статья, добавлен 24.03.2018Описание принципов работы технологии искусственных нейронных сетей. Алгоритмы построения обучения сетей, возможности снижения временных затрат, необходимых для такого обучения. Обобщенная схема нейрона. Схема разделения вектора весов по ИР-элементам.
статья, добавлен 12.07.2021Методы на основе рекуррентных нейронных сетей. Управление в условиях частичной наблюдаемости. Существующие программные решения, обоснование выбора метода. Частично наблюдаемый Марковский процесс принятия решений. Использование награды как наблюдения.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019- 81. Социальные сети
Распространение социальных сетей в мире. Анализ тенденций роста использования онлайн-сообществ. Оценка популярности наиболее известных социальных сетей. Проблемы безопасности пользователя и выработки культуры поведения в социальных сетях Интернета.
презентация, добавлен 02.12.2021 Проблема распознавания кривых линий на сложном фоне шумовых точек и близких соседних кривых. Главные требования к обработке в современных экспериментах. Понятие и особенности эластичных нейронных сетей. Робастные методы оценки параметров и их применение.
статья, добавлен 08.02.2013Осцилляторные нейросетевые модели сегментации изображений и зрительного внимания. Типы нейронных сетей. Быстрые нейронные сети: проектирование, настройка, приложения. Нейроноподобные модели описания динамических процессов преобразования информации.
курс лекций, добавлен 08.02.2013Процесс создания и обучения нейронной сети для задачи классификации изображений собак и кошек с использованием TensorFlow и архитектуры MobileNetV2. Описание подготовки и предобработки данных, включая изменение размеров и нормализацию изображений.
статья, добавлен 05.09.2024Разработка новых методов решения проблемы предсказывания (определения) цен акций на фондовом рынке с помощью технологии датамайнинга и машинного обучения, а именно нейронных сетей как инструмента имитации агента, торгующего на фондовом или другом рынке.
дипломная работа, добавлен 26.08.2016Исследование динамических характеристик целевых групп социальных сетей. Методы и модели анализа эволюционных характеристик социальных графов большой размерности. Синтезирование алгоритма анализа динамических характеристик целевых групп социальных сетей.
статья, добавлен 08.03.2019Разработка модели мониторинга мнений пользователей социальных сетей с поддержкой автоматизированного анализа данных. Применение алгоритмов интеллектуальной обработки текстовой информации. Распознавание и удаление спама. Машинное обучение без учителя.
статья, добавлен 27.05.2018Способность принимать решения, выявляя скрытые закономерности при обработке, учёте многочисленных данных – основное преимущество нейронных сетей в медицине. Ответ на терапию, период болезни - ключевые критерии классификации бронхиальной астмы у детей.
статья, добавлен 31.08.2020Эволюция поколений символообрабатывающих ЭВМ. Этапы развитие искусственных нейронных сетей. Сравнение машины фон Неймана с биологической нейронной системой. Нейроинформатика как способ решения различных задач с помощью искусственных нейронных сетей.
лекция, добавлен 06.09.2017Анализ вопросов использования нейронной сети для распознавания фигур технического анализа. Сравнение способов формирования входных образов. Конгломерат нейронных сетей для распознавания фигур технического анализа. Трактовка выходов нейронной сети.
статья, добавлен 27.04.2017Аналитический обзор нечетко-нейронных сетей, анализ методов обучения. Анализ программных комплексов для разработки систем прогнозирования. Разработка структурной схемы на базе нечетко-нейронных сетей, осуществление обучения разработанной системы.
дипломная работа, добавлен 14.12.2019Задачи, решаемые с помощью экспертных систем и нейронных сетей. Архитектура сетей, распределенная обработка данных. Гипертекстовая и мультимедиа технологии. Возможности информационных хранилищ, геоинформационных систем и электронного документооборота.
реферат, добавлен 10.01.2014Архитектуры сверточных нейронных сетей для распознавания лиц. Обзор алгоритмов детектирования лиц и выбора ключевых кадров. Прототип системы идентификации лиц на основе выбора качественных кадров. Изучение графического интерфейса и переноса знаний сети.
дипломная работа, добавлен 10.08.2020Моделирование поведения живых существ в процессе исследований в области искусственного интеллекта. Особенности искусственного нейрона и структура нейронных сетей. Осуществление диагностики с помощью использования пакета Statistica Neural Networks.
статья, добавлен 29.01.2016Архитектура искусственных нейронных сетей, особенности их обучения с учителем и без него. Правило коррекции по ошибке. Обучение методом соревнования. Основные принципы генетического алгоритма. Анализ применения нейронных сетей для синтеза регуляторов.
дипломная работа, добавлен 23.02.2015Краткий обзор методов классификации, особенности их использование при проведении специализированных медицинских обследований. Применение дискриминантного анализа для выявления разницы между выборками. Специфика организации и топологии нейронных сетей.
статья, добавлен 28.02.2016Разработка модели обнаружения злоумышленника в информационной системе. Анализ результатов обучения и реализации нейронных сетей на основе персептрона и линейных нейронных сетей в пакете Matlab. Выявление аномального поведения пользователя в системе.
статья, добавлен 30.04.2018Нейронная сеть - вычислительный граф вершинами которого являются искусственные нейроны. Функции активации и потерь. Типы рекуррентных нейронных сетей. Ознакомление с задачей Image Captioning и с эффективными методами ее решения и нейросетевым алгоритмом.
дипломная работа, добавлен 28.11.2019Понятие и основные компоненты нейронных сетей, классификация образов. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибок. Сети с радиальными базисными функциями. Кластеризация образов, самоорганизующаяся карта признаков. Дискретная сеть Хопфилда.
книга, добавлен 18.01.2011Определение алгоритмов (оптимизационных методов) обучения искусственных нейронных сетей. Характеристика их видов: метод случайного поиска и стохастического градиентного спуска. Оценка программной реализации адаптивного метода обучения нейронной сети.
статья, добавлен 29.05.2017