Standard

Программа для ЭВМ для анализа работы графовой сверточной нейронной сети с различным количеством скрытых слоев: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. / Пицик, Елена Николаевна (Inventor); Храмов, Александр Евгеньевич (Inventor); Сергеев, Александр Петрович (Inventor).
Федеральный институт промышленной собственности. Patent No.: 2022685433. Dec 23, 2022.

Research output: Patent

Harvard

Пицик, ЕН, Храмов, АЕ & Сергеев, АП Dec. 23 2022, Программа для ЭВМ для анализа работы графовой сверточной нейронной сети с различным количеством скрытых слоев: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ, Patent No. 2022685433. <https://www1.fips.ru/fips_servl/fips_servlet?DB=EVM&DocNumber=2022685433&TypeFile=html>

APA

Пицик, Е. Н., Храмов, А. Е., & Сергеев, А. П. (2022). Программа для ЭВМ для анализа работы графовой сверточной нейронной сети с различным количеством скрытых слоев: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. (Patent No. 2022685433). Федеральный институт промышленной собственности. https://www1.fips.ru/fips_servl/fips_servlet?DB=EVM&DocNumber=2022685433&TypeFile=html

Vancouver

Пицик ЕН, Храмов АЕ, Сергеев АП, inventors. Программа для ЭВМ для анализа работы графовой сверточной нейронной сети с различным количеством скрытых слоев: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. 2022685433. 2022 Dec 23.

Author

Пицик, Елена Николаевна (Inventor) ; Храмов, Александр Евгеньевич (Inventor) ; Сергеев, Александр Петрович (Inventor). / Программа для ЭВМ для анализа работы графовой сверточной нейронной сети с различным количеством скрытых слоев : свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Федеральный институт промышленной собственности. Patent No.: 2022685433. Dec 23, 2022.

BibTeX

@misc{43f323ed181645319e6f329868609516,
title = "Программа для ЭВМ для анализа работы графовой сверточной нейронной сети с различным количеством скрытых слоев: свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ",
abstract = "Программа осуществляет расчет эффективности работы графовой сверточной нейронной сети для количества скрытых слоев от 0 до l_max (вводится пользователем). Все параметры нейронной сети вводятся пользователем (количество скрытых нейронов, скорость обучения, количество эпох, количество фолдов кросс-валидации, размер пакета). Программа рассчитывает метрики balanced accuracy, recall, precision, f1-score и сохраняет их в формате .csv отдельным файлом для каждой модели, а также визуализирует кривые ошибки и точности обучения для каждого фолда и сохраняет изображения в форматах .eps и .png для каждой модели. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 7 и выше.",
author = "Пицик, {Елена Николаевна} and Храмов, {Александр Евгеньевич} and Сергеев, {Александр Петрович}",
year = "2022",
month = dec,
day = "23",
language = "Русский",
publisher = "Федеральный институт промышленной собственности",
address = "Российская Федерация",
type = "Patent",
note = "2022685433",

}

RIS

TY - PAT

T1 - Программа для ЭВМ для анализа работы графовой сверточной нейронной сети с различным количеством скрытых слоев

T2 - свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

AU - Пицик, Елена Николаевна

AU - Храмов, Александр Евгеньевич

AU - Сергеев, Александр Петрович

PY - 2022/12/23

Y1 - 2022/12/23

N2 - Программа осуществляет расчет эффективности работы графовой сверточной нейронной сети для количества скрытых слоев от 0 до l_max (вводится пользователем). Все параметры нейронной сети вводятся пользователем (количество скрытых нейронов, скорость обучения, количество эпох, количество фолдов кросс-валидации, размер пакета). Программа рассчитывает метрики balanced accuracy, recall, precision, f1-score и сохраняет их в формате .csv отдельным файлом для каждой модели, а также визуализирует кривые ошибки и точности обучения для каждого фолда и сохраняет изображения в форматах .eps и .png для каждой модели. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 7 и выше.

AB - Программа осуществляет расчет эффективности работы графовой сверточной нейронной сети для количества скрытых слоев от 0 до l_max (вводится пользователем). Все параметры нейронной сети вводятся пользователем (количество скрытых нейронов, скорость обучения, количество эпох, количество фолдов кросс-валидации, размер пакета). Программа рассчитывает метрики balanced accuracy, recall, precision, f1-score и сохраняет их в формате .csv отдельным файлом для каждой модели, а также визуализирует кривые ошибки и точности обучения для каждого фолда и сохраняет изображения в форматах .eps и .png для каждой модели. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК; ОС: Windows 7 и выше.

UR - https://elibrary.ru/item.asp?id=50132283

M3 - Патент

M1 - 2022685433

Y2 - 2022/12/16

PB - Федеральный институт промышленной собственности

ER -

ID: 46730254