<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Аналіз моделей рекурентних нейронних мереж для розробки інтелектуальних чат-ботів

Ескіз

Файли

WORK-IES-2020-50-53.pdf (385,84 KB)

Дата

2020

Автори






Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Альтернативна назва

Analysis of recurrent neural network models for developing intelligent chatbots

Анотація

В ході проведених досліджень здійснено аналіз моделей рекурентних нейронних мереж та обґрунтовано їх вибір для розробки інтелектуальних чат-ботів. Наведено аналіз методів навчання нейронних мереж. Здійснено порівняння засобів програмного забезпечення для реалізації рекурентної нейронної мережі
In the course of the researches the models of recurrent neural networks were analyzed and their choice for the development of intelligent chatbots was substantiated. The methods of learning neural networks are analyzed. Comparison of software for implementation of recurrent neural network is made.

Опис

Ключові слова

рекурентні нейронні мережі , чат-боти , інтелектуальні чат-боти , навчання нейронних мереж , програмне забезпечення , recurrent neural networks , chatbots , intelligent chatbots , neural network training , software

УДК

004.8:004.9

Тип документа

Thesis

Мова

uk

Є частиною

Proceedings of the XII International scientific-practical conference«INTERNET-EDUCATION-SCIENCE» (IES-2020), Ukraine, Vinnytsia, 26-29 May 2020 : 18-21.

ISSN

Посилання на публікацію

Серія, номер

ISBN

978-966-641-797-1

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Яровий А. А. Аналіз моделей рекурентних нейронних мереж для розробки інтелектуальних чат-ботів [Текст] / А. А. Яровий, О. П. Прозор, Ю. О. Щипський // Proceedings of the XII International scientific-practical conference«INTERNET-EDUCATION-SCIENCE» (IES-2020), Ukraine, Vinnytsia, 26-29 May 2020. – Vinnytsia : VNTU, 2020. – С. 18–21.

URI

http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/30894

Зібрання

Інтернет-Освіта-Наука (ІОН-2020)
Наукові видання каф. КН

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (13)

  1. Нейронные сети: полный курс, 2-е издание. / Хайкин С. – Москва, 2006. – 1104с – ISBN 5-8459-0890-6.
  2. A. Yarovyi, D. Kudriavtsev, S. Baraban, V. Ozeranskyi, L. Krylyk, A. Smolarz, G. Karnakova Information technology in creating intelligent chatbots. – Proc. SPIE 11176, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2019, 1117627 (6 November 2019); doi: 10.1117/12.2537415; https://doi.org/10.1117/12.2537415
  3. Аналіз технологій нейронних мереж для розробки інтелектуальних чат-ботів у соціальних мережах / Щипський Ю.О., Прозор О.П.: Збірник матеріалів XLVІІX Науково-технічної конференції Вінницького національного технічного університету, (Вінниця, 27-28 квітня 2020 р.). – В.: ВНТУ, 2020. – С. 1-3. [Електронний ресурс] – Режим доступу:https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2020/paper/view/8759/7556
  4. Азбука ИИ: «Рекуррентные нейросети» [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://nplus1.ru/material/2016/11/04/recurrent-networks
  5. Нейронные сети для начинающих. Часть 2 [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://habr.com/ru/post/313216/
  6. Застосування глибокої рекурентної нейронної мережі із використанням алгоритму LSTM у системах інтелектуальної взаємодії / Яровий А., Кудрявцев Д., Кулик О. : Збірник праць ХІ Міжнародної науково-практичної конференції [Інтернет-ОсвітаНаука (ІОН-2018)], (Вінниця, 22-25 травня 2018 р.) – Вінниця, ВНТУ, 2018. – с. 30-32
  7. Finding structure in time / Elman, J.L.: Cognitive Science. — 1990. — С. 179-211. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=87F767D3C21027CEF557110E2867E 556?doi=10.1.1.117.1928&rep=rep1&type=pdf
  8. The capacity of the Hopfield associative memory / McEliece R.J., Posner E.C., Rodemich E.R., Venkatesh S.S.: IEEE Transactions on Information Theory, Volume 33, Issue 4 (July 1987), 461 – 482с. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://authors.library.caltech.edu/6929/1/MCEieeetit87.pdf
  9. LSTM – сети долгой краткосрочной памяти [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://habr.com/ru/company/wunderfund/blog/331310/
  10. A Gentle Introduction to Backpropagation Through Time [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-backpropagationtime/
Google Scholar