Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/66490
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorГергет, Ольга Михайловнаru
dc.contributor.authorЛаптев, Владислав Витальевичru
dc.date.accessioned2021-06-08T07:07:08Z-
dc.date.available2021-06-08T07:07:08Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.citationЛаптев 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.urihttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/66490-
dc.description.abstractВ 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.abstractThe 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.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoruen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.subjectсинтетические данныеru
dc.subjectалгоритмru
dc.subjectискусственные нейронные сетиru
dc.subjectинтеллектуальные системыru
dc.subjectвариационный автоэнкодерru
dc.subjectгенеративно-состязательные сетиru
dc.subjectмодельru
dc.subjectsynthetic dataen
dc.subjectalgorithmen
dc.subjectartificial neural networksen
dc.subjectintelligent systemsen
dc.subjectvariational autoencoderen
dc.subjectgenerative adversarial networksen
dc.subjectmodelen
dc.titleИсследование и реализация метода синтеза вариационного автоэнкодера и генеративно-состязательных сетей в задачах создания новых медицинских данныхru
dc.typeStudents work-
local.departmentНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)::Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР)::Отделение информационных технологий (ОИТ)-
local.institut7950-
local.localtypeСтуденческая работа-
dc.subject.oksvnk09.04.01-
local.thesis.levelМагистрru
local.thesis.disciplineИнформатика и вычислительная техника-
local.local-vkr-id973135-
local.vkr-id47867-
local.stud-group8ВМ93-
local.lichnost-id171313-
local.thesis.level-id3-
local.tutor-lichnost-id56942-
dc.subject.udc004.7.032.26:004.312.26:616-07-
Располагается в коллекциях:Магистерские диссертации

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU1153525.pdf2,94 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.