Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/166718
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Шлянчак, Світлана Олександрівна | - |
dc.date.accessioned | 2024-04-24T17:12:37Z | - |
dc.date.available | 2024-04-24T17:12:37Z | - |
dc.date.issued | 2024-01-18 | - |
dc.identifier.citation | атестаційна робота магістра/Шлянчак С.О.- Дніпро 2024, 69с. | uk_UA |
dc.identifier.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/166718 | - |
dc.description.abstract | Об'єкт дослідження: процес використання графів знань для навчання графових нейронних мереж. Предмет дослідження: різноманіття архітектур графових нейронних мереж та спосіб використання графів знань для розв’язання задач ізоморфізму графів. Мета кваліфікаційної роботи: дослідити особливості побудови різноманітних архітектур графових нейронних мереж, а також процес розв’язання задач ізоморфізму графів чи їх частин класичними методами та за допомогою графової нейронної мережі GIN. Новизна отриманих результатів полягає у дослідженні впливу використання графових нейронних мереж на швидкість та точність розв’язання задач ізоморфізму графів та їх частин. | uk_UA |
dc.language.iso | uk | uk_UA |
dc.subject | граф знань, WL-тест, graphcontrastivelearning, GIN, embedding, GNN, ізоморфізм, підграф, граф | uk_UA |
dc.title | Комплексна кваліфікаційна робота: Дослідження особливостей процесів використання графів знань у системах на базі графових нейронних мереж | uk_UA |
dc.type | Other | uk_UA |
Розташовується у зібраннях: | 2023-2024 навчальний рік |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
ШлянчакСО_126м-22з-2_ПЗ 1.pdf | 1,16 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.