Книга Предварительная оценка прагматической ценности информации в задаче классификации на основе глубоких нейронных сетей, В. П. Мешалкин — скачать онлайн в pdf, epub, fb2, txt бесплатно в электронной библиотеке Fantasy Worlds.
bannerbanner
Вы не авторизовались
Войти
Зарегистрироваться
  • Главная
  • 📚 В. П. Мешалкин
  • ▶ Предварительная оценка прагматической ценности информации в задаче классификации на основе глубоких нейронных сетей
Поиск
Найти

В. П. Мешалкин - Предварительная оценка прагматической ценности информации в задаче классификации на основе глубоких нейронных сетей

Предварительная оценка прагматической ценности информации в задаче классификации на основе глубоких нейронных сетей
Добавить В библиотекуАвторизуйтесь, чтобы добавить
Название: Предварительная оценка прагматической ценности информации в задаче классификации на основе глубоких нейронных сетей
Оценить:

Рейтинг: 0

Добавить отзывДобавить цитату
Название: Предварительная оценка прагматической ценности информации в задаче классификации на основе глубоких нейронных сетей
Аннотация на книгу:

Предложен метод предварительной оценки прагматической ценности информации в задаче классификации состояния объекта на основе глубоких рекуррентных сетей долгой краткосрочной памяти. Цель проводимого исследования состояла в разработке метода прогноза состояния контролируемого объекта при минимизации количества используемых прогностических параметров, достигаемой с помощью предварительной оценки прагматической ценности информации. Это особенно актуальная задача в условиях обработки больших данных, характеризуемых не только значительными объемами поступающей информации, но и скоростью ее поступления и полиформатностью. Генерация больших данных сейчас происходит практически во всех сферах деятельности, что обусловлено широким внедрением в них Интернета вещей. Метод реализуется двухуровневой схемой обработки входной информации: на первом уровне применяется алгоритм машинного обучения «случайный лес», который имеет значительно меньшее количество настраиваемых параметров, чем рекуррентная нейронная сеть, используемая на втором уровне для окончательной и более точной классификации состояния контролируемого объекта или процесса. Выбор «случайного леса» обусловлен его способностью к оценке важности переменных в задачах регрессии и классификации. Это используется при определении прагматической ценности входной информации на первом уровне схемы обработки данных. Для этого выбирается параметр, который отражает указанную ценность в каком-либо смысле, и на основе ранжирования входных переменных по уровню важности осуществляется их отбор для формирования обучающих наборов данных для рекуррентной сети. Алгоритм предложенного метода обработки данных с предварительной оценкой прагматической ценности информации реализован в программе на языке MatLAB и показал свою работоспособность в эксперименте на модельных данных.

Добавленo: Рейтинг: Будь первым, кто оценит книгу Комментариев 0 шт.

Оcтавить отзыв