16+
DOI: 10.18413/2518-1092-2023-8-4-0-5

ПРОЕКТИРОВАНИЕ РЕКУРРЕНТНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ВОЗРАСТНЫХ РАЗЛИЧИЙ В ФУНКЦИОНИРОВАНИИ СИСТЕМЫ СИМВОЛИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ КОЛИЧЕСТВА

В статье представлен результат разработки и обучения 4 архитектур рекуррентных нейронных сетей для решения задачи классификации возрастных различий в функционировании системы символической оценки количества. При проектировании нейронных сетей использовались такие современные практики, как ячейки с длинной краткосрочной памятью, модификация, позволяющая подавать сигнал на нейронную сеть в прямом и обратном порядке, предварительные 1D свертки сигнала перед подачей на рекуррентные слои. Лучший результат на всех наборах данных демонстрирует рекуррентная нейронная сеть со слоями предварительной свертки сигнала. Точность варьируется в пределах 86-88% в зависимости от набора данных. Указанная точность получена на данных, к которым был применен алгоритм коррекции базовой линии.

Количество просмотров: 237 (смотреть статистику)
Количество скачиваний: 795
Полный текст (PDF)К списку статей
  • Комментарии
  • Список литературы
  • Благодарности

Пока никто не оставил комментариев к этой публикации.
Вы можете быть первым.

Оставить комментарий: