КОНФЕРЕНЦІЇ ВНТУ електронні наукові видання, 
Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)

Розмір шрифта: 
МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ ТА АЛГОРИТМ РОЗПІЗНАВАННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ФЕЙКІВ ЗА ДОПОМОГОЮ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
Владислав Андрійович Самойленко, Тетяна Володимирівна Ковалюк

Остання редакція: 2024-05-17

Анотація


У роботі запропонований метод уваго-орієнтованої двонаправленої довгої короткочасної пам'яті на основі комбінації нейронної мережі LSTM та механізму уваги для розпізнавання та класифікації фейкових новин. Запропонований метод забезпечив на 10% вищу середню точність розробленої моделі порівняно з використанням стандартної моделі нейронної мережі з довгою короткочасною пам'яттю.


Ключові слова


розпізнавання фейків, нейронні мережі, довга короткочасна пам’ять, механізм уваги

Посилання


1. Nelson D. What are RNNs and LSTMs in Deep Learning? [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.unite.ai/uk/what-are-rnns-and-lstms-in-deep-learning/ 

2. A Comprehensive Guide to Attention Mechanism in Deep Learning for Everyone. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/11/comprehensive-guide-attention-mechanism-deep-learning/

3. Антіпова К. О. Застосування механізму уваги типу multi-head та моделі трансформера для задачі машинного перекладу. ВІСНИК ХНТУ № 1(84), 2023, с. 118 – 122.


Повний текст: PDF