Названия:
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗЛИЧНЫХ АРХИТЕКТУР НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ, РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ И ОБРАБОТКИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ
Автор:
Сальников Арам Игоревич
Расположение страниц:
21-24
Язык:
Русский
Аннотация:
Данная научно-исследовательская работа посвящена комплексному изучению и сопоставлению архитектурных особенностей современных нейронных сетей. В статье рассматривается эволюция нейросетевых структур от простейших многослойных перцептронов до сложнейших трансформеров и диффузионных моделей. Автор проводит глубокий анализ эффективности сверточных нейронных сетей в области компьютерного зрения, исследует применимость рекуррентных структур для анализа временных рядов и оценивает влияние механизмов внимания на производительность систем обработки естественного языка. В работе подробно разбираются математические аспекты обучения, проблемы исчезающего градиента и методы регуляризации, специфичные для каждой архитектуры. Особое внимание уделяется вычислительной сложности моделей и их способности к обобщению на новых наборах данных. Исследование позволяет сформировать системное представление о критериях выбора архитектуры для решения конкретных прикладных задач в области искусственного интеллекта.