1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2020
4. ІX Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2020)

Назва:	Проектування прикладних систем обробки та аналізу великих даних на основі глибоких нейронних мереж
Інші назви:	Design of applied systems of big data processing and analysis based on deep neural networks
Автори:	Комар, М. П. Перевізник, Р. М. Неспляк, Д. Б. Комарницький, Р. Є. Червоняк, Т. М. Вигнанець, В. Р. Деньчук, В. Р. Голодюк, О. М. Гатенюк, Д. В. Komar, M. P. Pereviznyk, R. M. Nespliak, D. B. Komarnytskyi, R. Ye. Chervoniak, T. M. Vyhnanets, V. R. Denchuk, V. R. Holodiuk, O. M. Hateniuk, D. V.
Приналежність:	Західноукраїнський національний університет, Україна
Бібліографічний опис:	Проектування прикладних систем обробки та аналізу великих даних на основі глибоких нейронних мереж / М. П. Комар, Р. М. Перевізник, Д. Б. Неспляк, Р. Є. Комарницький, Т. М. Червоняк, В. Р. Вигнанець, В. Р. Деньчук, О. М. Голодюк, Д. В. Гатенюк // Збірник тез доповідей ІX Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 25-26 листопада 2020 року. — Т. : ТНТУ, 2020. — Том 2. — С. 30–31. — (Компютерно-інформаційні технології та системи зв’язку).
Bibliographic description:	Komar M. P., Pereviznyk R. M., Nespliak D. B., Komarnytskyi R. Ye., Chervoniak T. M., Vyhnanets V. R., Denchuk V. R., Holodiuk O. M., Hateniuk D. V. (2020) Proektuvannia prykladnykh system obrobky ta analizu velykykh danykh na osnovi hlybokykh neironnykh merezh [Design of applied systems of big data processing and analysis based on deep neural networks]. Actual problems of modern technologies : book of abstracts of the IX International scientific and technical conference of young researchers and students (Tern., 25-26 November 2020), vol. 2, pp. 30-31 [in Ukrainian].
Є частиною видання:	Збірник тез доповідей ІX Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2), 2020 Actual problems of modern technologies : book of abstracts of the IX International scientific and technical conference of young researchers and students (2), 2020
Конференція/захід:	ІX Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Журнал/збірник:	Збірник тез доповідей ІX Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Том:	2
Дата публікації:	25-лис-2020
Дата внесення:	24-бер-2021
Видавництво:	ТНТУ TNTU
Місце видання, проведення:	Тернопіль Ternopil
Часове охоплення:	25-26 листопада 2020 року 25-26 November 2020
УДК:	004.89
Кількість сторінок:	2
Діапазон сторінок:	30-31
Початкова сторінка:	30
Кінцева сторінка:	31
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу):	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/34683
ISBN:	978-966-305-112-3
References:	1. X.-W. Chen and X. Lin. Big Data Deep Learning: Challenges and Perspectives. IEEE Access, Vol.2, pp. 514–525, 2014. 2. Shirkhorshidi A. S. Big data clustering: a review / A. S. Shirkhorshidi et al. // International Conference on Computational Science and Its Applications. – Springer, Cham, т2014. – P. 707-720. 3. Marjani M. Big IoT data analytics: architecture, opportunities, and open research challenges / M. Marjani et al. // IEEE Access. – 2017. – Т. 5. – P. 5247-5261. 4. Kurasova O. Strategies for big data clustering/ O. Kurasova et al. // 2014 IEEE 26th International Conference on Tools with Artificial Intelligence. – IEEE, 2014. – P. 740-747. 5. J. Lin, A. Kolcz. Large-scale machine learning at twitter // Proc. ACM SIGMOD Scottsdale Arizona USA, pp. 793-804, 2012. 6. B. Panda at al. MapReduce and its application to massively parallel learning of decision tree ensembles // Scaling Up Machine Learning: Parallel and Distributed Approaches, 2012. 7. Krizhevsky A at al. ImageNet classification with deep convolutional neural networks // In Proc. Advances in Neural information Processing Systems. − 2012. – 25. – P. 1090–1098. 8. Hinton G. at al. Deep neural network for acoustic modeling in speech recognition / G. Hinton // IEEE Signal Processing Magazine. – 2012. – № 29. − P. 82–97. 9. Li Deng and Dong Yu. Deep Learning: Methods and Applications. Foundations and Trends in Signal Processing, Vol. 7, N. 3-4, pp. 197–387, 2014. 10. J. Schmidhuber. Deep learning in neural networks: An overview // Neural Networks, Vol. 61, N. 1, pp. 85–117, January 2015. 11. Fischer and C. Igel. Training Restricted Boltzmann Machines: An Introduction. Pattern Recognition, Vol. 47, N. 1, pp. 25–39, January 2014. 12. Y. Bengio at al. Representation Learning: A Review and New Perspectives // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 35, N. 8, pp. 1798–1828, August 2013. 13. LeCun, Y., Bengio, Y., Hinton, G. Deep learning // Nature. – 2015. − 521 (7553). – Р. 436–444. 14. Golovko, V. The Nature of Unsupervised Learning in Deep Neural Networks: A New Understanding and Novel Approach / Vladimir Golovko, Aliaksandr Kroshchanka, Douglas Treadwell // Optical Memory and Neural Networks (Springer Link). – 2016. – Vol. 25, № 3. – P. 127–141. 15. Golovko, V.A. Deep learning: an overview and main paradigms // Optical Memory and Neural Networks (Information Optics). – 2017. – Vol. 26, № 1. – Р. 1–17.
Тип вмісту:	Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:	ІX Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2020)

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.