СВЁРТОЧНЫЕ И ГЛУБОКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

2023

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2023-126-3-189-197
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Подход на основе современных методов машинного обучения делает возможным корректный анализ поведенческих факторов в автоматическом режиме, что является необходимой составной частью современных систем мониторинга, контроля доступа, различных маркетинговых инструментов и т.д. В статье рассмотрены современные подходы к машинному обучению, включая глубокое обучение и тензоризацию искусственных нейронных сетей, предложена разработка нейросетевого классификатора для анализа поведенческих факторов на языке программирования python, приведены результаты построения нейросетевого классификатора для задачи автоматизированной аутентификации пользователей.