Выпускная квалификационная работа “Разработка нейронной сети на Java для задачи распознавания образа”
Автор (ы)
Аффилиация
Северо-Восточный федеральный университет имени М.К. Аммосова,
Научный руководитель
Аннотация
Нейронные сети — это математические модели, которые используются для анализа сложных данных и решения задач, требующих обучения и адаптации. Они состоят из нескольких слоев нейронов, которые обрабатывают входные данные и выдают результат. Создание нейронной сети на Java актуально в свете быстрого развития технологий и роста количества данных, которые нужно обрабатывать. Создание нейронной сети на Java может помочь в решении различных задач, таких как распознавание образов, прогнозирование, анализ данных и машинное обучение. Благодаря своей гибкости и возможности интеграции с различными системами, нейронные сети на Java становятся все более популярными для разработки приложений и систем.
Практическая значимость создания нейронной сети на Java заключается в возможности решения различных задач, для которых требуется анализ больших объемов данных, так как нейронные сети на сегодняшний день широко используются в различных областях, таких как медицина, финансы, технологии и т.д. Есть работающие проекты, например: WEKA Machine Learning Suite – это платформа, разработанная на Java, использующая технологию нейросетей для прототипирования различных подходов в машинном обучении для бизнес-деятельности в сфере анализирования больших объемов информации; чат-бот Alice – данный бот является одним из самых продвинутых чат-ботов в своём классе, который способен поддержать разговор с человеком на его собственном языке. Представленный чат-бот несколько раз выигрывал премию первенства AI Loebner, которая присуждается лучшим бот-программам, соревнующимся в качественном преодолении тестирования по системе Тьюринга. Также, знание создания нейронных сетей на Java может быть полезно для программистов, которые хотят расширить свой набор навыков и знаний.
Целью выпускной квалификационной работы является разработка нейронной сети на Java.
Основными задачами работы являются:
- изучение теории нейронных сетей и принципов их работы;
- создание нейронной сети перцептрон на языке Java;
- тестирование алгоритма.
Объектом исследования являются нейронные сети на языке Java, а предметом – процесс создания и тестирования.
Информационная база для данной темы включает в себя литературу по теории нейронных сетей, а также официальную документацию и примеры кода на языке Java. Также были использованы различные онлайн-курсы и видеоуроки, которые помогли более подробно изучить данную тему. Большинство из них содержат примеры кода на Java и объяснения основных принципов работы нейронных сетей.
Большое внимание в теоретической части выпускной квалификационной работы уделялось основным методам и структурам различных нейронных сетей для последующего выявления их достоинств и недостатков. В практической части работы был реализован алгоритм распознавания цифр на изображениях с помощью обученной модели. Также автором при тестировании были проведены:
- разработка инструмента для рисования и проверка на нём нейросети;
- анализ количества ошибок и угаданных цифр при обучении;
- проверка нейронной сети на меньшем объёме данных.
Таким образом, создание нейронной сети на языке Java — это интересная и практически значимая тема, которая может помочь в решении различных задач и развитии навыков программирования и анализа данных.
Содержание работы
Автор предпочел не показывать работу на сайте
Один комментарий на ««Выпускная квалификационная работа “Разработка нейронной сети на Java для задачи распознавания образа”»»
Конкурс, в котором автор работы принял участие:
VI Международный конкурс инициативных научно-исследовательских проектов “ВЫСОКИЕ ЦЕЛИ”, 2023/2024
Отрасль наук
Форма представления работы
Дата публикации работы: 09.11.2023
Добавить комментарий