6533b86dfe1ef96bd12ca3b7

RESEARCH PRODUCT

Attēlu aprakstīšana ar konvolūciju un rekurentajiem neironu tīkliem

Bruno Opermanis

subject

Rekurentie Neironu tīkliMatemātikaKonvolūciju Neironu tīkliEksplodējošais/pazūdošais gradientsDziļie Neironu tīkliAutomātiskā Attēlu aprakstīšana

description

Automātiskā attēlu aprakstīšana ir fundamentāla mākslīgās inteliģences problēma, ku- ra apvieno kompjūter-redzes un naturālās valodas apstrādes algoritmus. Šajā darbā tiks apskatīta šī nozare, pielietots apbalvojumus izcīnījis modelis un pētītas šī modeļa variāci- jas. Attēlus aprakstošais modelis ir mākslīgais neironu tīkls, kurš sevī apvieno konvolūciju un rekurento neironu tīklu arhitektūras. Darbā vispirms abas arhitektūras ir apskatītas atsevišķi, kā arī teorija, uz kuru balstās modelis. Apskatītais modelis un tā variācijas tiek salīdzinātas, izmantojot klasiskos mašīnmācīšanās rādītājus un mašīntulkošanā izman- totas metrikas. Pēc dažiem rādītājiem oriģinālā modeļa uzlabojumi izrādījās lietderīgi. Modeļu apmācībā tika izmantots populārs mašīnmācīšanās rīks Tensorflow un program- mēšanas valoda Python.

https://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/36498