Հրապարակման մանրամասներ:

Լույս է տեսնում 1948 թվականից՝ տարին 4 անգամ։

Ամսագրի կամ հրապարակման վերնագիր:

ՀՀ ԳԱԱ և ՀԱՊՀ Տեղեկագիր. Տեխնիկական գիտություններ =Proceedings of the NAS RA and NPUA: Technical Sciences

Հրապարակման ամսաթիվ:

2017

Հատոր:

70

Համար:

4

ISSN:

0002-306X

Պաշտոնական URL:

Այլ վերնագիր:

Ռեկուրենտ նեյրոնային ցանցեր՝ իրական ժամանակի տվյալների դասակարգման համար / Ն. Հ. Աբրոյան։ Рекуррентные нейронные сети для классификации данных реального времени / Н. О. Аброян.

Աջակից(ներ):

Պատ․ խմբ․՝ Ա․ Գ․ Նազարով (1957-1964) ; Մ․ Վ․ Կասյան (1964-1988) ; Ռ․ Մ․ Մարտիրոսյան (1989-2017 ) ; Գլխավոր խմբ․՝ Վ․ Շ․ Մելիքյան (2018-)

Ծածկույթ:

451-458

Ամփոփում:

In this paper, we provide a method of classification of real-time data by using recurrent neural networks. During the last several years, artificial intelligence researchers and specialists achieved notable results in visual, voice and natural language processing tasks by using new methods and approaches of deep learning, such as recurrent neural networks. However, not much research on the usage of such networks for elaboration of real-time data takes place. The goal of this work is exploring, experimenting and providing a new approach of classification of non-stationary data using recurrent neural networks. Առաջարկվում է իրական ժամանակի տվյալների դասակարգման մեթոդ՝ ռեկուրենտ նեյտրոնային ցանցերի կիրառմամբ։ Վերջին մի քանի տարիների ընթացքում արհեստական բանականության ոլորտի հետազոտողները և մասնագետները հասել են նշանակալի արդյունքների պատկերային, ձայնային և բնական լեզվի մշակման խնդիրներում՝ օգտագործելով խոր ուսուցման այնպիսի նոր մեթոդներ և մոտեցումներ, ինչպիսիք են ռեկուրենտ նեյտրոնային ցանցերը։ Սակայն քիչ հետազոտություններ են կատարվում այդպիսի նեյտրոնային ցանցերն իրական ժամանակի տվյալների մշակման համար օգտագործելու ուղղությամբ։ Սույն աշխատանքի նպատակն է հետազոտել, փորձարկել և առաջարկել ոչ ստացիոնար տվյալների դասակարգման մի նոր մոտեցում՝ կիրառելով ռեկուրենտ նեյտրոնային ցանցերը։ Предлагается метод классификации данных реального времени с использованием рекуррентных нейронных сетей. В течение последних лет исследователи и специалисты по искусственному интеллекту добились заметных результатов в задачах обработки визуального, голосового и естественного языка, используя новые методы и подходы глубокого обучения, такие как рекуррентные нейронные сети. Тем не менее имеется немного исследований по использованию таких сетей для обработки данных реального времени. Целью работы является изучение, экспериментирование и предложение нового подхода к классификации нестационарных данных с использованием рекуррентных нейронных сетей.

Հրատարակության վայրը:

Երևան

Հրատարակիչ:

Հայաստանի ԳԱԱ

Ստեղծման ամսաթիվը:

2017-12-12

Ձևաչափ:

pdf

Նույնացուցիչ:

oai:arar.sci.am:33138

Դասիչ:

АЖ 413

Թվայնացում:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան

Բնօրինակի գտնվելու վայրը:

ՀՀ ԳԱԱ Հիմնարար գիտական գրադարան