Архив статей журнала
В работе представлен способ применения статистической математической модели в процессе генерации базы данных для обучения искусственной нейронной сети. Исследование проводилось на примере прогнозирования физико-химических свойств модели многокомпонентной смеси дизельного топлива и водородсодержащего газа. В результате получена нейронная сеть, которая определяет искомые величины с ошибкой 0,2%. Это позволит использовать нейронную сеть в динамических системах оценки загрязнений технологических аппаратов со стороны исследуемой углеводородной смеси без использования сторонних программных продуктов.
Исследуется задача разработки краткого описания текста веб-страницы. Краткое описание создано за счет использования архитектуры машинного обучения Transformer, которая в предварительно обученном состоянии позволяет суммаризировать текст. По ходу реализации исследована модель генерирующего реферирования текста. Исследованы возможности модели, за счет каких особенностей она способна обрабатывать и аннотировать текст. Проанализированы результаты работы модели и сравнены с итогами работы других моделей реферирования, благодаря чему объясняется выбор изученной модели.