Publication Information

{'id': 'https://openalex.org/W4380078352', 'doi': 'https://doi.org/10.32782/mathematical-modelling/2022-5-2-2', 'title': 'РЕЗУЛЬТАТИ НАЛАШТУВАННЯ ПАРАМЕТРІВ НЕЙРОННИХ ГЛИБОКИХ МЕРЕЖ ЩОДО РОЗПІЗНАВАННЯ FASHION MNIST DATASET', 'display_name': 'РЕЗУЛЬТАТИ НАЛАШТУВАННЯ ПАРАМЕТРІВ НЕЙРОННИХ ГЛИБОКИХ МЕРЕЖ ЩОДО РОЗПІЗНАВАННЯ FASHION MNIST DATASET', 'publication_year': 2023, 'publication_date': '2023-06-09', 'ids': {'openalex': 'https://openalex.org/W4380078352', 'doi': 'https://doi.org/10.32782/mathematical-modelling/2022-5-2-2'}, 'language': 'uk', 'primary_location': {'is_oa': True, 'landing_page_url': 'https://doi.org/10.32782/mathematical-modelling/2022-5-2-2', 'pdf_url': 'https://journals.kntu.kherson.ua/index.php/ppmm/article/download/164/156', 'source': {'id': 'https://openalex.org/S4210178637', 'display_name': 'Applied Questions of Mathematical Modeling', 'issn_l': '2618-0332', 'issn': ['2618-0332', '2618-0340'], 'is_oa': True, 'is_in_doaj': False, 'is_core': False, 'host_organization': None, 'host_organization_name': None, 'host_organization_lineage': [], 'host_organization_lineage_names': [], 'type': 'journal'}, 'license': None, 'license_id': None, 'version': 'publishedVersion', 'is_accepted': True, 'is_published': True}, 'type': 'article', 'type_crossref': 'journal-article', 'indexed_in': ['crossref'], 'open_access': {'is_oa': True, 'oa_status': 'gold', 'oa_url': 'https://journals.kntu.kherson.ua/index.php/ppmm/article/download/164/156', 'any_repository_has_fulltext': False}, 'authorships': [{'author_position': 'first', 'author': {'id': 'https://openalex.org/A5109884016', 'display_name': 'V. V. Gnatushenko', 'orcid': None}, 'institutions': [], 'countries': [], 'is_corresponding': False, 'raw_author_name': 'В.В. ГНАТУШЕНКО', 'raw_affiliation_strings': [], 'affiliations': []}, {'author_position': 'middle', 'author': {'id': 'https://openalex.org/A5047835813', 'display_name': 'Tatyana Fenenko', 'orcid': None}, 'institutions': [], 'countries': [], 'is_corresponding': False, 'raw_author_name': 'Т.М. ФЕНЕНКО', 'raw_affiliation_strings': [], 'affiliations': []}, {'author_position': 'last', 'author': {'id': 'https://openalex.org/A5114056678', 'display_name': 'О.Л. ДОРОШ', 'orcid': None}, 'institutions': [{'id': 'https://openalex.org/I149851306', 'display_name': 'National Academy of Sciences of Ukraine', 'ror': 'https://ror.org/00je4t102', 'country_code': 'UA', 'type': 'government', 'lineage': ['https://openalex.org/I149851306']}, {'id': 'https://openalex.org/I4210120316', 'display_name': 'Ukrainian State University of Chemical Technology', 'ror': 'https://ror.org/031bs2a09', 'country_code': 'UA', 'type': 'education', 'lineage': ['https://openalex.org/I4210120316']}, {'id': 'https://openalex.org/I4387154586', 'display_name': 'Ukrainian State University of Science and Technologies', 'ror': 'https://ror.org/052pe2w94', 'country_code': None, 'type': 'education', 'lineage': ['https://openalex.org/I4387154586']}], 'countries': ['UA'], 'is_corresponding': False, 'raw_author_name': 'О.Л. ДОРОШ', 'raw_affiliation_strings': ['Institute of Transport Systems and Technologies of the National Academy of Sciences of Ukraine, Dnipro', 'Ukrainian State University of Science and Technologies, Dnipro, Ukraine'], 'affiliations': [{'raw_affiliation_string': 'Institute of Transport Systems and Technologies of the National Academy of Sciences of Ukraine, Dnipro', 'institution_ids': ['https://openalex.org/I149851306']}, {'raw_affiliation_string': 'Ukrainian State University of Science and Technologies, Dnipro, Ukraine', 'institution_ids': ['https://openalex.org/I4210120316', 'https://openalex.org/I4387154586']}]}], 'institution_assertions': [], 'countries_distinct_count': 1, 'institutions_distinct_count': 3, 'corresponding_author_ids': [], 'corresponding_institution_ids': [], 'apc_list': None, 'apc_paid': None, 'fwci': 0.0, 'has_fulltext': True, 'fulltext_origin': 'pdf', 'cited_by_count': 0, 'citation_normalized_percentile': {'value': 0.0, 'is_in_top_1_percent': False, 'is_in_top_10_percent': False}, 'cited_by_percentile_year': {'min': 0, 'max': 67}, 'biblio': {'volume': '5', 'issue': '2', 'first_page': '19', 'last_page': '26'}, 'is_retracted': False, 'is_paratext': False, 'primary_topic': {'id': 'https://openalex.org/T13318', 'display_name': 'Diverse Scientific Research in Ukraine', 'score': 0.9299, 'subfield': {'id': 'https://openalex.org/subfields/2306', 'display_name': 'Global and Planetary Change'}, 'field': {'id': 'https://openalex.org/fields/23', 'display_name': 'Environmental Science'}, 'domain': {'id': 'https://openalex.org/domains/3', 'display_name': 'Physical Sciences'}}, 'topics': [{'id': 'https://openalex.org/T13318', 'display_name': 'Diverse Scientific Research in Ukraine', 'score': 0.9299, 'subfield': {'id': 'https://openalex.org/subfields/2306', 'display_name': 'Global and Planetary Change'}, 'field': {'id': 'https://openalex.org/fields/23', 'display_name': 'Environmental Science'}, 'domain': {'id': 'https://openalex.org/domains/3', 'display_name': 'Physical Sciences'}}, {'id': 'https://openalex.org/T12734', 'display_name': 'Information Systems and Technology Applications', 'score': 0.918, 'subfield': {'id': 'https://openalex.org/subfields/1404', 'display_name': 'Management Information Systems'}, 'field': {'id': 'https://openalex.org/fields/14', 'display_name': 'Business, Management and Accounting'}, 'domain': {'id': 'https://openalex.org/domains/2', 'display_name': 'Social Sciences'}}], 'keywords': [{'id': 'https://openalex.org/keywords/mnist-database', 'display_name': 'MNIST database', 'score': 0.9981721}, {'id': 'https://openalex.org/keywords/python', 'display_name': 'Python', 'score': 0.45908538}], 'concepts': [{'id': 'https://openalex.org/C190502265', 'wikidata': 'https://www.wikidata.org/wiki/Q17069496', 'display_name': 'MNIST database', 'level': 3, 'score': 0.9981721}, {'id': 'https://openalex.org/C81363708', 'wikidata': 'https://www.wikidata.org/wiki/Q17084460', 'display_name': 'Convolutional neural network', 'level': 2, 'score': 0.5656308}, {'id': 'https://openalex.org/C154945302', 'wikidata': 'https://www.wikidata.org/wiki/Q11660', 'display_name': 'Artificial intelligence', 'level': 1, 'score': 0.51691103}, {'id': 'https://openalex.org/C519991488', 'wikidata': 'https://www.wikidata.org/wiki/Q28865', 'display_name': 'Python (programming language)', 'level': 2, 'score': 0.45908538}, {'id': 'https://openalex.org/C41008148', 'wikidata': 'https://www.wikidata.org/wiki/Q21198', 'display_name': 'Computer science', 'level': 0, 'score': 0.431616}, {'id': 'https://openalex.org/C153180895', 'wikidata': 'https://www.wikidata.org/wiki/Q7148389', 'display_name': 'Pattern recognition (psychology)', 'level': 2, 'score': 0.41603303}, {'id': 'https://openalex.org/C50644808', 'wikidata': 'https://www.wikidata.org/wiki/Q192776', 'display_name': 'Artificial neural network', 'level': 2, 'score': 0.30291057}, {'id': 'https://openalex.org/C111919701', 'wikidata': 'https://www.wikidata.org/wiki/Q9135', 'display_name': 'Operating system', 'level': 1, 'score': 0.0}], 'mesh': [], 'locations_count': 1, 'locations': [{'is_oa': True, 'landing_page_url': 'https://doi.org/10.32782/mathematical-modelling/2022-5-2-2', 'pdf_url': 'https://journals.kntu.kherson.ua/index.php/ppmm/article/download/164/156', 'source': {'id': 'https://openalex.org/S4210178637', 'display_name': 'Applied Questions of Mathematical Modeling', 'issn_l': '2618-0332', 'issn': ['2618-0332', '2618-0340'], 'is_oa': True, 'is_in_doaj': False, 'is_core': False, 'host_organization': None, 'host_organization_name': None, 'host_organization_lineage': [], 'host_organization_lineage_names': [], 'type': 'journal'}, 'license': None, 'license_id': None, 'version': 'publishedVersion', 'is_accepted': True, 'is_published': True}], 'best_oa_location': {'is_oa': True, 'landing_page_url': 'https://doi.org/10.32782/mathematical-modelling/2022-5-2-2', 'pdf_url': 'https://journals.kntu.kherson.ua/index.php/ppmm/article/download/164/156', 'source': {'id': 'https://openalex.org/S4210178637', 'display_name': 'Applied Questions of Mathematical Modeling', 'issn_l': '2618-0332', 'issn': ['2618-0332', '2618-0340'], 'is_oa': True, 'is_in_doaj': False, 'is_core': False, 'host_organization': None, 'host_organization_name': None, 'host_organization_lineage': [], 'host_organization_lineage_names': [], 'type': 'journal'}, 'license': None, 'license_id': None, 'version': 'publishedVersion', 'is_accepted': True, 'is_published': True}, 'sustainable_development_goals': [], 'grants': [], 'datasets': [], 'versions': [], 'referenced_works_count': 3, 'referenced_works': ['https://openalex.org/W1836465849', 'https://openalex.org/W3044983307', 'https://openalex.org/W3198754422'], 'related_works': ['https://openalex.org/W4386603768', 'https://openalex.org/W4380078352', 'https://openalex.org/W4309224979', 'https://openalex.org/W3208266890', 'https://openalex.org/W3046591097', 'https://openalex.org/W3036048022', 'https://openalex.org/W3026879719', 'https://openalex.org/W2950475743', 'https://openalex.org/W2886711096', 'https://openalex.org/W2590796488'], 'abstract_inverted_index': {'Проведено': [0, 99], 'дослідження': [1, 73, 100], 'моделей': [2, 118], 'згорткової': [3, 84], 'нейронної': [4, 85], 'мережі': [5, 86], '(Convolutional': [6], 'neural': [7], 'network': [8], '–': [9, 153, 162], 'CNN)': [10], 'з': [11, 87, 154, 228], 'метою': [12, 64], 'підвищення': [13], 'точності': [14], 'розпізнавання': [15, 23, 33, 51, 67, 92, 214, 223, 244, 257], 'Fashion': [16, 27, 52, 68, 93, 216, 245], 'MNIST': [17, 28, 53, 69, 94, 217, 246], 'DATASET.': [18, 247], 'З': [19], 'огляду': [20], 'відомо,': [21], 'що': [22, 249], 'елементів': [24], 'одягу': [25, 39], 'набору': [26, 34, 155], 'є': [29], 'більш': [30], 'складним': [31], 'ніж': [32, 97], 'рукопису': [35], 'цифр': [36], 'MNIST.': [37], 'Набор': [38], 'Fashion-MNIST': [40], 'рекомендовано': [41], 'для': [42, 140, 157, 226, 253, 266, 281], 'досліджень': [43, 206], 'різних': [44, 74], 'архітектур': [45, 75, 102], 'нейронних': [46, 108], 'мереж.': [47], 'Найкращі': [48], 'результати': [49, 270], 'якості': [50], 'DATASET': [54, 70, 95, 218], 'отримано': [55, 220], 'за': [56, 71, 181], 'згортковою': [57], 'нейронною': [58], 'мережею.': [59], 'В': [60, 116, 173, 204], 'даній': [61], 'роботі': [62], 'було': [63, 145, 197], 'покращити': [65, 289], 'точність': [66, 91, 126, 213, 222, 236, 256, 290], 'рахунок': [72], 'CNN': [76], 'та': [77, 103, 111, 134, 219, 276], 'їх': [78, 101], 'параметрів.': [79, 104], 'Обрано': [80], 'дві': [81], 'архітектури': [82], 'послідовної': [83], 'тих,': [88], 'у': [89, 199, 209], 'яких': [90], 'більше': [96], '93%.': [98], 'Моделі': [105], 'відповідають': [106], 'визначенню': [107], 'глибоких': [109], 'мереж': [110], 'мають': [112], 'різну': [113], 'кількість': [114], 'шарів.': [115], 'дослідженнях': [117], 'показано': [119], 'вплив': [120, 137, 232], 'параметрів': [121], 'batch_size,': [122], 'validation_split,': [123], 'validation_data': [124], 'на': [125, 235], 'розпізнавання,': [127, 237], 'а': [128, 160], 'також': [129], 'варіанти': [130, 148], 'розташування': [131], 'шару': [132, 135], 'BatchNormalization': [133], 'активації;': [136], 'параметра': [138, 260], '“filters”': [139], 'згорткового': [141], 'шару.': [142], 'Крім': [143], 'того,': [144], 'використано': [146], 'два': [147], 'вибору': [149], 'валідаційної': [150], 'вибірки:': [151], 'перший': [152], 'даних': [156, 164, 252, 267], 'навчання': [158, 170, 175, 254], '(20%),': [159], 'другий': [161], 'набор': [163], 'тестування.': [165], 'При': [166], 'розрахунках': [167], 'число': [168], 'епох': [169], 'дорівнювало': [171], '20.': [172], 'процесі': [174], 'вирішувалось': [176], 'питання': [177], 'не': [178], 'допустити': [179], 'перенавчання': [180], 'допомогою': [182], 'аналізу': [183], 'функції': [184], 'втрат.': [185], 'Використано': [186], 'бібліотеки': [187], 'TensorFlow,': [188], 'Keras,': [189], 'мову': [190], 'програмування': [191], 'Python.': [192], 'Розроблено': [193], 'програмні': [194], 'модулі,': [195], 'які': [196, 273], 'реалізовано': [198], 'хмарному': [200], 'сервісі': [201], 'Google': [202], 'Colab.': [203], 'результаті': [205], 'підтверджено': [207], 'заявлену': [208], 'роботах': [210], 'інших': [211], 'авторів': [212], '>93%': [215], 'покращену': [221], 'в': [224], '94,16%': [225], 'однієї': [227], 'обраних': [229], 'моделей.': [230], 'Обґрунтовано': [231], 'параметру': [233], 'batch_size': [234, 240], 'обрано': [238], 'значення': [239], 'відповідно': [241], 'найкращому': [242], 'результату': [243], 'Продемонстровано,': [248], 'збільшення': [250], 'кількості': [251], 'покращує': [255], 'при': [258], 'використанні': [259], 'valid_data==(X_test,': [261], 'X_test_': [262], 'labels)': [263], 'замість': [264], 'valid_split': [265], 'навчання.': [268], 'Наведені': [269], 'чисельного': [271], 'експеримента,': [272], 'підтверджують': [274], 'важливість': [275], 'корисність': [277], 'застосування': [278], 'методів': [279], 'регуляризації': [280], 'вирішення': [282], 'проблеми': [283], 'перенавчання:': [284], 'налаштування': [285], 'шарів': [286], 'Dropout': [287], 'дозволило': [288], 'розпізнавання.': [291]}, 'cited_by_api_url': 'https://api.openalex.org/works?filter=cites:W4380078352', 'counts_by_year': [], 'updated_date': '2025-01-04T11:06:44.793719', 'created_date': '2023-06-10'}