Методы и инструменты настройки нейронных сетей в системах компьютерной алгебры: дипломная работа / Даниил Дмитриевич Жук; БГУ, Факультет прикладной математики и информатики, Кафедра компьютерных технологий и систем; науч. рук. Таранчук В. Б.

Abstract

РЕФЕРАТ Диплом содержит 59 страниц, 37 иллюстраций, 30 формул, 6 таблиц, 14 использованных литературных источников. Ключевые слова: МЕТОДЫ, ИНСТРУМЕНТЫ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, WOLFRAM MATHEMATICA, PYTHON, PYTORCH. Объектом исследования являются инструменты для настройки нейронных сетей и методы их обучения и оценки эффективности. Целью является исследование инструментов для настройки нейронных сетей и методов для обучения и оценки эффективности нейронных сетей в задаче аппроксимации гладкой функции и в задаче прогнозирования при помощи системы компьютерной алгебры Wolfram Mathematica и фреймворка PyTorch для языка программирования Python. Методами исследования являются программирование на языках Wolfram Language и Python, изучение соответствующей литературы и электронных источников. Результатами работы являются изученные возможности настройкии обучения нейронных сетей в задаче аппроксимации гладкой функций и в задаче прогнозирования с использованием методов языка Wolfram Language, средств системы компьютерной алгебры Wolfram Mathematica и языка программирования Python и фреймворка для глубокого обучения PyTorch, описанные достоинства платформ.