ivdon3@bk.ru
В данной работе описана разработка рекомендательной системы для подбора и конфигурирования глубоких нейросетевых моделей. Ключевой областью ее работы является оценка эффективности применения нейронной сети для конкретного типа задач. Спроектированная в рамках репозитория рекомендательная система позволяет обеспечивать точный поиск, подбор и гибкую настройку нейронных сетей в зависимости от конкретных проектно-ориентированных задач.
Ключевые слова: рекомендательная система, машинное обучение, глубокое обучение, нейросетевая модель, экспертная система, нейронная сеть, репозиторий, пространственные данные, геоинформационная система, конфигурирование, архитектура
В статье описана разработка репозитория нейросетевых моделей, предназначенных для решения проектных задач в области анализа пространственных данных. Представлены ключевые варианты применения системы для обеспечения поддержки принятия управленческих решений в области устойчивого развития. Приведены результаты проектирования онтологической модели репозитория. Подсистема хранения нейросетевых моделей реализована в форме метаязыка. Модели конвертируются в представления, совместимые с современными программными комплексами для глубокого машинного обучения. Дана характеристика графических веб-интерфейсов репозитория глубоких нейросетевых моделей и подсистемы визуализации моделей глубокого машинного обучения в виде граф-схем, а также интерфейсов получения структурированной информации о конкретных нейросетевых моделях. В рамках репозитория функционирует подсистема разграничения прав доступа для администраторов и пользователей системы. Обсуждаются вопросы актуализации репозитория глубоких нейросетевых моделей в процессе решения практико-ориентированных задач в области обеспечения условий устойчивого развития регионов России и разработки рекомендательной системы для подбора и конфигурирования хранимых в репозитории нейросетевых моделей.
Ключевые слова: репозиторий, нейронная сеть, нейросетевая модель, глубокое обучение, пространственные данные, геоинформационная система, интерфейс, обмен данными, обнаружение объектов, прикладные программные интерфейсы
В работе представлен принцип работы алгоритма трансляции графического представления нейросетевых моделей в программный код в рамках репозитория нейронных сетей. На основе полученной структуры данных можно осуществить последовательную генерацию программного кода на языке программирования общего назначения.
Ключевые слова: нейросетевая модель, нейронная сеть, репозиторий, графовая модель, программирование, трансляция, пространственные данные, алгоритм, топология, архитектура
05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ