Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorГладченко, В. А.uk
dc.contributor.authorКолесницький, О. К.uk
dc.date.accessioned2025-08-13T09:52:49Z
dc.date.available2025-08-13T09:52:49Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationuk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48258
dc.description.abstractДана робота присвячена розробці програмного забезпечення для інформаційної технології класифікації ірисів. У роботі обґрунтовано вибір нейронної мережі багатошаровий персептрон для класифікації ірисів, яка має 4 входи, 2 прихованих шари по 10 нейронів та вихідний шар із 3 нейронів. У прихованих шарах обрано функцію активації ReLU та функцію активації Softmax у вихідному шарі. Для навчання цієї нейромережі використовується метод зворотного поширення помилки. Було використано мову програмування Python та спеціалізовані бібліотеки Keras,uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartof// Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», 15-16 червня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22767
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectбагатошаровийперсептронAbstractThis work is devoted to the development of software for the information technology of irisclassification The work justifies the choice of a multilayer perceptron neural network for irisuk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectmultilayer perceptronВступЗадача розпізнавання ірисів є класичною задачею машинного навчанняuk
dc.subjectна якійперевіряється ефективність різних методів та алгоритмів класифікації Це непроста задачаuk
dc.subjectтомуuk
dc.titleІнформаційна технологія вирішення задачі нейромережевої класифікації ірисівuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.8


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію