Кривохата А. Г. Нейромережеві математичні моделі звукових сигналів у задачах розпізнавання

Дисертаційну роботу присвячено розв’язанню задач класифікації звукових сигналів засобами згорткових нейронних мереж та автокодувальників з оптимізацією їхньої структури генетичними алгоритмами. Розроблено математичні моделі гібридних нейронних мереж на основі згорткової архітектури, автокодувальника й методу ансамблювання Snapshot. Досліджено вплив гіперпараметрів класифікаторів на точність прогнозування моделей. Доведено теорему про збіжність гібридної нейронної мережі з шарами автокодувальника та згортки. Реалізовано інструментальну систему класифікації звукових даних. Для поліпшення структури ансамблів і автоматичного налаштування гіперпараметрів застосовано генетичний алгоритм.