Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/66490
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Гергет, Ольга Михайловна | ru |
dc.contributor.author | Лаптев, Владислав Витальевич | ru |
dc.date.accessioned | 2021-06-08T07:07:08Z | - |
dc.date.available | 2021-06-08T07:07:08Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.identifier.citation | Лаптев В. В. Исследование и реализация метода синтеза вариационного автоэнкодера и генеративно-состязательных сетей в задачах создания новых медицинских данных : магистерская диссертация / В. В. Лаптев ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ) ; науч. рук. О. М. Гергет. — Томск, 2021. | - |
dc.identifier.uri | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/66490 | - |
dc.description.abstract | В работе рассматривается решение задачи синтеза новых медицинских данных. Для решения поставленной задачи используются такие интеллектуальные алгоритмы, как: вариацианный автоэнкодер, генеративно-состязательные сети, а также коллаборация данных методов. В результате исследования выявлены плюсы и минусы каждого рассматриваемого алгоритма. Реализованные модели использованы в качестве метода расширения исходной выборки для обучения моделей анализа данных. | ru |
dc.description.abstract | The work is solving the problem of synthesizing new medical data. To solve this problem, such intelligent algorithms are used as: variational autoencoder, generative adversarial networks, as well as the collaboration of these methods. As a result of the study, the pros and cons of each considered algorithm were revealed. The implemented models are used as a method for expanding the original sample for training models data analysis. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | ru | en |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
dc.subject | синтетические данные | ru |
dc.subject | алгоритм | ru |
dc.subject | искусственные нейронные сети | ru |
dc.subject | интеллектуальные системы | ru |
dc.subject | вариационный автоэнкодер | ru |
dc.subject | генеративно-состязательные сети | ru |
dc.subject | модель | ru |
dc.subject | synthetic data | en |
dc.subject | algorithm | en |
dc.subject | artificial neural networks | en |
dc.subject | intelligent systems | en |
dc.subject | variational autoencoder | en |
dc.subject | generative adversarial networks | en |
dc.subject | model | en |
dc.title | Исследование и реализация метода синтеза вариационного автоэнкодера и генеративно-состязательных сетей в задачах создания новых медицинских данных | ru |
dc.type | Students work | - |
local.department | Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)::Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР)::Отделение информационных технологий (ОИТ) | - |
local.institut | 7950 | - |
local.localtype | Студенческая работа | - |
dc.subject.oksvnk | 09.04.01 | - |
local.thesis.level | Магистр | ru |
local.thesis.discipline | Информатика и вычислительная техника | - |
local.local-vkr-id | 973135 | - |
local.vkr-id | 47867 | - |
local.stud-group | 8ВМ93 | - |
local.lichnost-id | 171313 | - |
local.thesis.level-id | 3 | - |
local.tutor-lichnost-id | 56942 | - |
dc.subject.udc | 004.7.032.26:004.312.26:616-07 | - |
Располагается в коллекциях: | Магистерские диссертации |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
TPU1153525.pdf | 2,94 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.