ҚОЛЖАЗБАНЫ ТАНЫП БІЛУ ҮШІН ЕҢ ТИІМДІ НЕЙРОЖЕЛІЛІК МОДЕЛЬДІ ТАҢДАУДЫ НЕГІЗДЕУ

2023

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2023-128-5-241-249
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Мақалада қолжазбаның биометриялық бейнелерді танып білу үшін нейрондық желі моделін пайдалану мәселесі қарастырылады. Қолжазбаны танып білу үшін нейрондық желілер модельдерін пайдалану кезінде белгілі нейрондық жүйелерде шешілмеген, белгісіз ұзындықтағы қолжазба фрагменттерін талдау қажеттілігі проблемалардың бірі болып табылады. Бұл мәселені шешу үшін мақалада кіріс параметрлерінің белгісіз санына және жұмыс жағдайларының ерекшеліктеріне бейімделген қолжазбаны танып білу үшін ең тиімді нейрондық желі моделін таңдаудың негіздемесі ұсынылады. Бұл тиімді нейрондық желілік ақпараттық қауіпсіздік жүйелерін әзірлеудің ғылыми негізделген әдістемесінің бірінші кезеңі. Негіздеуден кейін екінші кезең жүзеге асырылады - тиімді нейрондық желі моделінің параметрлерін анықтау. Негіздеу нәтижесінде қолжазбаның биометриялық бейнелерін танып білу үшін ең тиімді нейрондық желі модельдері және олардың интегралдық тиімділік критерийінің мәні алынды.