Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/166717
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorФурсикова, Тетяна Володимирівна-
dc.date.accessioned2024-04-24T17:10:27Z-
dc.date.available2024-04-24T17:10:27Z-
dc.date.issued2024-01-18-
dc.identifier.citationатестаційна робота магістра/Фурсикова Т.В.- Дніпро 2024, 80с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/166717-
dc.description.abstractОб’єкт дослідження: процес використання графів знань різних форматів під час навчання штучних нейронних мереж. Предмет дослідження: представлення знань у вигляді графів, онтологій та штучних нейронних мереж, що здатні використовувати графи знань у якості джерела для набору даних. Мета кваліфікаційної роботи: дослідити представлення знань в системах штучного інтелекту та процес їхнього перетворення у набори даних для машинного навчання. Новизна отриманих результатів полягає у дослідженні способу перетворення графів знань у формат простих трійок та подальший процес навчання графової нейронної мережі з використанням графу знань у форматі трійок в якості джерела вхідних даних.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectGNN, граф знань, RDF, OWL, Turtle, N-Triples, JSON-LD, RDF XML, KIF, embedding, агрегація, оновленняuk_UA
dc.titleКомплексна кваліфікаційна робота: Дослідження особливостей процесів використання графів знань у системах на базі графових нейронних мережuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Розташовується у зібраннях:2023-2024 навчальний рік

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
ФурсиковаТВ_126м-22з-2_ПЗ.pdf921,35 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.