 Hierarchikus deep learning rendszerek teljesítőképességvizsgálata nagy mennyiségű osztályt tartalmazó klasszifikációs problémákban TÉMAKIÍRÁS Intézmény: Széchenyi István Egyetem informatikai tudományok Multidiszciplináris Műszaki Tudományi Doktori Iskola témavezető: Lilik Ferenc helyszín (magyar oldal): Széchenyi István Egyetem helyszín rövidítés: SZE A kutatási téma leírása: A model fusion témakörébe tartozó kutatási feladat célja a hierarchikusan szervezett, vagy egyenrangúan együttműködő neurális hálózatok teljesítőképességének összehasonlítása az egyetlen neurális hálót alkalmazó modellek teljesítőképességével. Kiinduló kutatási kérdés, hogy a több neurális hálóból álló rendszerek sebességükben vagy eredményük pontosságában, felbontásában jobban teljesítenek-e a monolit rendszerekkel szemben, illetve milyen klasszifikációs problémákban javasolható ezek alkalmazása. felvehető hallgatók száma: 1 Jelentkezési határidő: 2024-08-31 |