Разработка экспертных систем на основе нейронных сетей
Автор: plat • Февраль 18, 2023 • Курсовая работа • 6,576 Слов (27 Страниц) • 257 Просмотры
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» (ФГБОУ ВО «КубГУ»)
Факультет компьютерных технологий и прикладной математики Кафедра анализа данных и искусственного интеллекта
КУРСОВАЯ РАБОТА
РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Работу выполнил ___________________________________П.Л. Бандуровский (подпись)
Направление подготовки 09.03.03 Прикладная информатика Направленность (профиль) Прикладная информатика в экономике
Научный руководитель
д-р. техн. наук, зав. каф., _______________________________ А.В. Коваленко (подпись)
Нормоконтролер
канд. физ.-мат. наук, доц. ______________________________ Г.В. Калайдина (подпись)
Краснодар
2022
2
РЕФЕРАТ
Курсовая работа 48с., 23 рис., 19 источников, 4 приложения. СВЕРТОЧНАЯ НЕЙРОНАЯ СЕТЬ, ГЕНЕРАТИВНО СОСТЯЗАТЕЛЬНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, КЛАССИФИКАЦИЯ, KERAS, PYTORCH, TANSERFLOW
Объектом исследования является разработка нейронных сетей с помощью Python и библиотек Keras и PyTorch.
Цель работы: разработка экспертных систем на основе нейронных сетей, а именно разработка нейронных сетей для таких задач как классификация и генерация данных.
В результате курсовой работы были изложены основные понятия, связанные с данной темой и рассмотрены методы для создания различных нейронных сетей. Были изучены основные принципы работы и созданы нейронные сети с различными архитектурами с использованием библиотек Keras и PyTorch.
3
СОДЕРЖАНИЕ
Введение .................................................................................................................. 5 1 Теоретический анализ нейронных сетей........................................................... 7
1.1 Методы обучения нейронных сетей............................................................ 8 1.2 Типы задач, которые решают нейросети .................................................. 12
2 Основные программные средства реализации нейронных сетей ................. 13
2.1 Язык программирования Python ................................................................ 13 2.1.1 Основные библиотеки............................................................................ 13 2.2 Рабочая среда............................................................................................... 15 2.3 Обучающая выборка ................................................................................... 15 2.4 Архитектуры нейронных сетей.................................................................. 17 2.5 Генеративно-состязательные нейросети................................................... 18 2.6 Сверточные нейронные сети...................................................................... 19 2.7 Активационные функции ........................................................................... 20 2.8 Dropout ......................................................................................................... 22 2.9 Алгоритм оптимизации Адам .................................................................... 23
3 Разработка классифицирующей, генерирующей и регрессионной нейронных сетей................................................................................................... 25
3.1 Нейронная сеть «Meteo»............................................................................. 25 3.2 Нейронная сеть «Discernmentor» ............................................................... 27 3.2.1 Первая версия ......................................................................................... 28 3.2.2 Вторая версия ......................................................................................... 30 3.3 Нейронная сеть «Creator»........................................................................... 32
Заключение............................................................................................................ 37 Список используемых источников ..................................................................... 39 Приложение А Код нейросети «Meteo» ............................................................. 41
4
Приложение Б Код первой версии нейросети «Discernmentor»....................... 42 Приложение В Код второй версии нейросети «Discernmentor»....................... 44 Приложение Г Код нейросети «Creator» ............................................................ 46
...