АЛГОРИТМІЧНО-ПРОГРАМНИЙ МЕТОД ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ДАНИХ З МУЛЬТИМОДАЛЬНИМ РОЗПОДІЛОМ НА ОСНОВІ МОДЕЛІ MDN

Автор(и)

  • ІВАН ФЕДОРЧУК Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Автор https://orcid.org/0009-0009-4429-1683
  • ОКСАНА ШКУРАТ Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Автор https://orcid.org/0000-0001-7633-9121

DOI:

https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-355-96

Ключові слова:

дані з мультимодальним розподілом, розподіл Ґауса, модель MDN, функція втрат

Анотація

У даній роботі розглянуто задачу розроблення методу прогнозування мультимодальних даних на основі технології машинного навчання для покращення точності прогнозу. Проведений аналіз існуючих методів прогнозування мультимодальних даних, зокрема методу машинного навчання на основі моделі MDN та методу найменших квадратів. Запропоновано програмний метод прогнозування мультимодальних даних на основі імовірнісної моделі машинного навчання архітектури MDN, що демонструє збільшення точності прогнозу.

Завантаження

Опубліковано

28.08.2025

Номер

Том 355 № 4 (2025): Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки

Розділ

Статті

Ліцензія

Авторське право (c) 2025 ІВАН ФЕДОРЧУК, ОКСАНА ШКУРАТ (Автор)

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Як цитувати

ФЕДОРЧУК, І., & ШКУРАТ, О. (2025). АЛГОРИТМІЧНО-ПРОГРАМНИЙ МЕТОД ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ДАНИХ З МУЛЬТИМОДАЛЬНИМ РОЗПОДІЛОМ НА ОСНОВІ МОДЕЛІ MDN. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, 355(4), 672-679. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-355-96