Browsing by Author "Петров , Дмитро Денисович"

Now showing 1 - 2 of 2

Дослідження впливу рівня дрейфу розподілу даних на агентів навчання з підкріпленням
(Національний університет “Львівська політехніка”, 2023) Петров , Дмитро Денисович; Національний університет “Львівська політехніка”
Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-22 Петровим Дмитром Денисовичем. Тема “Дослідження впливу рівня дрейфу розподілу даних на агентів навчання з підкріпленням”. Робота направлена на здобуття ступеня магістр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Об’єктом дослідження є процеси впливу дрейфу даних на агентів навчання з підкріпленням. Предметом досліджень є методи виявлення та оцінки дрейфу даних. Досягнення мети відбувається шляхом використання агента навчання з підкріпленням на даних з різним рівнем дрейфу даних та оцінці якості дій цієї нейронної мережі. Подальший опрацювання результатів відбувається із порівнянням найпопулярніших методів оцінки дрейфу та якістю агента на наборах даних з проведенням кореляційного аналізу та моделей прогнозування. Апробацію роботи впливу дрейфу даних на агентів навчання з підкріпленням здійснено з використанням різних алгоритмів виявлення дрейфу даних на основі реального агента покращення якості стільникового зв’язку та реального набору даних із обладнання стільникових сот. У результаті виконання дипломної роботи створено досліджено вплив дрейфу даних на агентів навчання з підкріпленням, оцінено рівень зміни якості дій агента, виявлено оптимальний підхід до виявлення дрейфу, розроблено програмну реалізацію оцінки різного рівня дрейфу; проведено порівняльний аналіз найпопулярніших методів оцінки дрейфу та якості агента. Загальний обсяг роботи: 86 сторінок, 45 рисунки, 19 посилання. Master’s degree work of the student of the group CSAI-22 Petrov Dmytro. The topic is " Investigation of the Impact of Data Distribution Drift on Reinforcement Learning Agents.". The work is aimed at obtaining a master's degree in 122 "Computer Science". To determine the objectives of the current study, an analytical review of scientific sources was conducted according to the standardized PRISMA methodology, which contains general recommendations for reviewing the scientific and basic features of meta-analysis. To search for scientific sources, two scientometric databases were chosen: Scopus and Google Scholar. Search queries were made using the following keywords: data drift, concept drift, distribution shift, reinforcement learning, and deep reinforcement learning.
Дослідження структури латентного простору ознак варіаційних автокодувальників
(Національний університет «Львівська політехніка», 2022) Петров , Дмитро Денисович; Національний університет «Львівська політехніка»
Бакалаврська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КН-410 Петровом Дмитром Денисовичем. Тема «Дослідження структури латентного простору ознак варіаційних автокодувальників». Робота направлена на здобуття ступеня бакалавр за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Метою дипломної роботи є надання метрик для дослідження ієрархічної структури латентного простору ознак. Об’єктом дослідження є VAE на основі згорткової нейронної мережі та застосуванням Residual-Quantization (квантування залишків). Предметом дослідження є метрики для оцінки ієрархічності структури латентного простору ознак та послідовності проміжних станів. В результаті виконання дипломної роботи було виконано дослідження латентного простору ознак моделі RQ-VAE та надано їм оцінку за допомогою запропонованих метрик. Бакалаврська кваліфікаційна робота складається з 53 ст., 21 рис., 1 таблиця та 19 використаних джерел. Degree work executed by the student of group CS-410 Petrov Dmytro Denysovych. The topic is «Research of the structure of the latent space of a VAE». Work is directed on reception obtain a bachelor's degree on a specialty 122 «Computer Science». The purpose of the degree work is to create and apply metrics for assessing the hierarchical structure of the latent feature space. The object of research is an VAE based on convolutional neural network and with Residual-Quantization. As a result of the thesis, metrics for assessing the hierarchical structure of the latent space and the sequence of intermediate states of the latent space.