Исследование критериев выбора типов нейронных сетей для распознавания смысловой нагрузки текстов; Вестник ГГНТУ. Технические науки; Т. 22, № 1 (43)

Исследование критериев выбора типов нейронных сетей для распознавания смысловой нагрузки текстов; Вестник ГГНТУ. Технические науки; Т. 22, № 1 (43)

Detalhes bibliográficos
Parent link:	Вестник ГГНТУ. Технические науки.— .— Грозный: ГГНТУ Т. 22, № 1 (43).— 2026.— С. 16-24
Autor principal:	Голубев Р. О. Роман Олегович
Outros Autores:	Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Resumo:	Заглавие с экрана Рассматриваются типы нейронных сетей для работы с текстом, их настройки и сферы применения. Показана зависимость выбора нейронной сети для распознавания смысловой нагрузки текстов от следующих факторов: тип задачи, длина последовательности, объем данных, специфика модели, сложность задачи. Отмечается, что нейронные сети являются мощным инструментом для решения задач обработки естественного языка (NLP, Natural language processing), так как они способны обрабатывать сложные языковые структуры и контекст текста The types of neural networks for working with text, their settings and applications are considered. The dependence of the choice of a neural network for recognizing the semantic load of texts on the following factors is shown: the type of task, the length of the sequence, the amount of data, the specifics of the model, and the complexity of the task. It is noted that neural networks are a powerful tool for solving problems of natural language processing (NLP, Natural language processing) as they are able to process complex language structures and text context Текстовый файл
Idioma:	russo
Publicado em:	2026
Assuntos:	нейронные сети предобучение дообучение рекуррентные нейронные сети RNN долгосрочная краткосрочная память LSTM графовые нейронные сети GNN электронный ресурс труды учёных ТПУ
Acesso em linha:	https://elibrary.ru/item.asp?id=89898435
Formato:	Recurso Electrónico Capítulo de Livro
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=686574

Registos relacionados

Организация и использование нейронных сетей: методы и технологии
Por: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Publicado em: (Томск, Изд-во НТЛ, 2006)

Автоматическая генерация коротких текстов на основе применения нейронных сетей LSTM и SeqGAN; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 57
Por: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Publicado em: (2021)

Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ: пер. с пол.
Publicado em: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2011)

Программирование глубоких нейронных сетей на языке Python: учебное пособие
Por: Цуканова Н. И. Нина Ивановна
Publicado em: (Москва, КУРС, 2022)

Обзор методов машинного обучения для моделирования физических процессов; Молодежь и современные информационные технологии
Por: Залогин Н. Е.
Publicado em: (2025)

Применение графовых нейронных сетей с механизмом внимания для семантической сегментации облаков точек; Молодежь и современные информационные технологии
Por: Кадыров Р. А.
Publicado em: (2024)

Рекуррентная нейронная сеть для кластеризации данных; Современные техника и технологии; Т. 2
Por: Бауэр А. В.
Publicado em: (2013)

Программная генерация звуков по цветовой гамме изображений с использованием рекуррентной нейронной сети; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 1
Por: Никитин Н. А.
Publicado em: (2017)

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
Por: Казиев А. Б.
Publicado em: (2016)

Разработка рекуррентной нейронной сети для генерации текстов; Молодежь и современные информационные технологии
Por: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Publicado em: (2020)

Применение графовых нейронных сетей для решения задач семантической сегментации облака точек; Молодежь и современные информационные технологии
Por: Будзиаловский П. Б.
Publicado em: (2025)

Распознавание изображений лиц на основе кластеризации; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
Por: Горемыкина Д. С.
Publicado em: (2016)

Рекуррентная нейронная сеть для кластеризации данных; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
Por: Бауэр А. В. Антон Владимирович
Publicado em: (2013)

Принцип функционирования модифицированной нейронной сети ВАМ; Современные техника и технологии; Т. 2
Por: Худоба Е. Н.
Publicado em: (2008)

Классификация типов поверхностей мобильного робота с использованием рекуррентных нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
Por: Степанов А. С.
Publicado em: (2026)

Кластеризация изображений рекуррентной нейронной сетью; Молодежь и современные информационные технологии
Por: Канаева И. А.
Publicado em: (2018)

Исследование аппроксимационных возможностей многослойных нейронных сетей в некоторых нейроимитаторах; Молодежь и современные информационные технологии
Por: Филиппов М. М. Максим Михайлович
Publicado em: (2006)

Нейронные сети: полный курс; пер. с англ.
Por: Хайкин С. Саймон
Publicado em: (Москва [и др.], Вильямс, 2006)

Т. 2 : Практика; Глубокое обучение без математики
Publicado em: (2020)

Нейроны и нейронные сети; Введение в теорию формальных нейронов и нейронных сетей
Por: Мкртчян С. О. Сеник Оганесович
Publicado em: (Москва, Энергия, 1971)

Многокомпонентный анализ прогнозирования метеорологических рядов с использованием рекуррентных нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
Por: Унжакова Е. В.
Publicado em: (2020)

Нейронные сети для обработки информации: пер. с польск.
Por: Осовский С. Станислав
Publicado em: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2016)

Решение задачи распознавания ног пешеходов с помощью нейронной сети YOLOv4; Молодежь и современные информационные технологии
Por: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Publicado em: (2022)

Применение искусственных нейронных сетей для расчета давления насыщения пластовой нефти; Проблемы геологии и освоения недр; Т. 2
Por: Билялов А. А.
Publicado em: (2018)

Распознавание моторных образов на электроэнцефалограммахс применением свёрточных нейронных сетей; Компьютерная оптика; Т. 44, № 3
Por: Брагин А. Д. Александр Дмитриевич
Publicado em: (2020)

Математическое и программное обеспечение распознавания многоэлементных зрительных сцен с использованием иерархических нейронных сетей: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 05.13.11
Por: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Publicado em: (Томск, [Б. и.], 2008)

Проектирование сверточных нейронных сетей для распознования рукописных символов; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
Por: Попова Е. С.
Publicado em: (2016)

Модифицированный градиентный алгоритм обучения радиально-базисных нейронных сетей; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 315, № 5: Управление, вычислительная техника и информатика
Por: Вичугов В. Н. Владимир Николаевич
Publicado em: (2009)

Нейронные сети для обработки информации: пер. с польск.
Por: Осовский С. Станислав
Publicado em: (Москва, Финансы и статистика, 2002)

Математическое и программное обеспечение распознавания многоэлементных зрительных сцен с использованием иерархических нейронных сетей: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; спец. 05.13.11
Por: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Publicado em: (Томск, [Б. и.], 2008)

Математические модели и методы оптимизации функциональной надежности искусственных нейронных сетей: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук; Спец. 05.13.01
Por: Потапов И. В. Илья Викторович
Publicado em: (Томск, [Б. и.], 2004)

Метод Калмана для алгоритма обучения в реальном времени нейронных сетей собратными связями (рекуррентных сетей); Информационные технологии; № 12
Por: Меркушева А. В.
Publicado em: (2004)

Т. 5: Элементы нейрокомпьютеров; Физические и математические модели нейронных сетей
Publicado em: (1992)

Иерархическая нейронная система распознавания объектов, расположенных на произвольном фоне; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
Por: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Publicado em: (2009)

Разработка алгоритма распознавания ответов в бланках ЕГЭ с помощью свёрточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
Por: Имигеев Е. И.
Publicado em: (2018)

Использование искусственных нейронных сетей для автоматизации поверки измерительных приборов; Промышленные АСУ и контроллеры; № 1
Por: Киселёв С. К.
Publicado em: (2004)

Математические модели и методы оптимизации функциональной надежности искусственных нейронных сетей: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук; Спец. 05.13.01
Por: Потапов И. В. Илья Викторович
Publicado em: (Томск, [Б. и.], 2004)

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц для формирования вектора признаков; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
Por: Савицкий Ю. В. Юрий Васильевич
Publicado em: (2016)

Система распознавания дорожных знаков с использованием нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
Por: Кулебякин А. С.
Publicado em: (2016)

Т. 4: Модельные нейросети и живые механизмы; Физические и математические модели нейронных сетей
Publicado em: (1992)