Бильгаева, Л. П. Нейросетевая модель верификации личных подписей [] / Л. П. Бильгаева, В. С. Бочаров // VIII Международная конференция "Проблемы механики современных машин", посвященная 60-летию ВСГУТУ : сборник статей / Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления ; отв. ред. Л. А. Бохоева. - Улан-Удэ : Издательство ВСГУТУ, 2022. - С. 586-595. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-907599-05-5
Рубрики: Вычислительная техника--Искусственный интеллект Кл.слова (ненормированные): Проблемы механики современных машин -- искусственный интеллект -- нейроэволюция -- генетические алгоритмы -- функции активации -- функции агрегации -- векторизация изображений -- объективизация изображений -- визуализация -- Бильгаева, Л. П. -- Бочаров, В. С. -- Бохоева, Л. А. -- ВСГУТУ Аннотация: В статье рассмотрен метод NEAT для решения задачи верификации рукописных подписей. Предложена модификация метода на основе мутации функций активации и функций агрегации, расширяющая пространство возможных решений. Разработан метод объективизации изображений, позволяющий устранить цифровые шумы в процессе предобработки исходных изображений, выполнен выбор метода векторизации. Реализована визуализация топологии нейронной сети и видообразования. Приведен сравнительный анализ подлинности подписей в зависимости от количества входных данных. Перейти к внешнему ресурсу: полный текст Доп.точки доступа: Бохоева, Л. А. \отв. ред.\; Бочаров, В. С. |
Евдокимова, И. С. Разработка нейросетевой модели классификации текстовых обращений граждан в службу поддержки [] / И. С. Евдокимова, И. В. Гармаева, П. А. Бадмаев // VIII Международная конференция "Проблемы механики современных машин", посвященная 60-летию ВСГУТУ : сборник статей / Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления ; отв. ред. Л. А. Бохоева. - Улан-Удэ : Издательство ВСГУТУ, 2022. - С. 609-617. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-907599-05-5
Рубрики: Вычислительная техника--Искусственный интеллект Кл.слова (ненормированные): Проблемы механики современных машин -- искусственный интеллект -- классификация текстов -- нейронные сети -- обработка естественных языков -- машинное обучение -- служба технической поддержки -- Евдокимова, И. С. -- Гармаева, И. В. -- Бадмаев, П. А. -- Бохоева, Л. А. -- ВСГУТУ Аннотация: В статье описывается разработка нейросетевой модели классификации текстовых сообщений в службу технической поддержки для автоматического выявления темы запроса. Сравниваются показатели классификации текстовых данных тремя нейронными сетями: одномерной сверточной и рекуррентными LSTM и GRU. Также проводится исследование результатов вывода вопросно-ответной системы с учетом разработанного классификатора и без него. Перейти к внешнему ресурсу: полный текст Доп.точки доступа: Бохоева, Л. А. \отв. ред.\; Гармаева, И. В.; Бадмаев, П. А. |
Тимофеев, А. Н. Подход к повышению качества генерации программного кода большими языковыми моделями [] / А. Н. Тимофеев // Инновационные технологии обучения в вузе в условиях цифровизации и реформирования высшего образования : материалы всероссийской научно-методической конференции с международным участием (14-16 февраля 2024 г., г. Улан-Удэ) / Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления ; науч. ред. А. Д. Грешилов ; редкол.: Е. А. Хлыстов (отв. ред.), О. Н. Чудинова, И. И. Бадмаева. - Улан-Удэ : Издательство ВСГУТУ, 2024. - С. 226-232 ; Вып. 31. - Библиогр. в конце ст. . - ISBN 978-5-907746-45-9
Рубрики: Искусственный интеллект Кл.слова (ненормированные): Инновационные технологии обучения в вузе в условиях цифровизации и реформирования высшего образования -- генеративный искусственный интеллект -- базы знаний -- онтология -- кодогенерация -- LLM -- Тимофеев, А. Н. -- ВСГУТУ Аннотация: В статье рассматривается применение больших языковых моделей в задачах кодогенерации. Представлен обзор основных классов проблем и существующих методов их решения. Предлагается подход к повышению качества созданного LLM кода путем применения онтологий и баз знаний. Перейти к внешнему ресурсу: полный текст Доп.точки доступа: Грешилов, А. Д. \науч. ред.\; Хлыстов, Е. А. \редкол., отв. ред.\; Чудинова, О. Н. \редкол.\; Бадмаева, И. И. \редкол.\ |