• ВХОД

    •  

    Полное описание


     Гололобов, Никита Вячеславович. Сравнение эффективности выявления аномалий алгоритмами машинного обучения без учителя / Н. В. Гололобов, Е. Ю. Павленко. - DOI 0.48612/jisp/hmuz-b8ua-mv2e. - Текст : непосредственный // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы : журнал. - 2022. - N 2. - С. 135-147. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2071-8217.
    (Шифр в БД У3842/2022/2)
    ГРНТИ УДК
    50.37.23004.056
    28.23.25004.85
    РУБ ИИ
    04.07
    07.16

    Рубрики:
    Информационная безопасность
    Машинное обучение

    Кл.слова (ненормированные): обучение без учителя -- рекуррентные нейронные сети -- метод опорных векторов -- машинное обучение -- выявление аномалий -- lstm
    Аннотация: В работе предложено применение рекуррентных нейронных сетей с архитектурой LSTM для решения задач, связанных с выявлением аномальных экземпляров в наборах данных, а также проведено сравнение эффективности предложенного метода с традиционной техникой - методом опорных векторов для одного класса. В ходе исследования проведен эксперимент и сформулированы критерии эффективности реализаций. Полученные таким образом результаты позволили сделать соответствующие выводы о применимости рекуррентных нейронных сетей в задачах выявления аномальных экземпляров и выдвинуть предложения по дальнейшему развитию данного направления.
    Доп. точки доступа:
    Павленко, Евгений Юрьевич

    Экз-ры полностью У3842/2022/2
    Имеются экземпляры в отделах: всего 3 : ПНТ (1), ХРЦ (1), ФО19 (1)
    Свободны: ПНТ (1), ХРЦ (1), ФО19 (1)
    Переход по DOI



    Заказ фрагмента документа ₽