Алгоритми сортування з використанням нейронних мереж

Дипломна робота містить 92 с., 19 рис., 8 табл., 1 додаток, 30 джерел. Об’єкт дослідження: одновимірні масиви різної довжини, що містять цілі числа. Мета дослідження: аналіз доцільності та спроможності використання нейронних мереж у задачі сортування даних. Використані моделі: кодери-декодери послідовність-до-послідовності та мережа вказівників, класичні алгоритми сортування. Отриманні результати: виявлено, що мережа вказівників краще впоралась з задачею сортування, ніж послідовність-до-послідовності. Запропонована модифікація механізму уваги для мережі вказівників, який покращує результати роботи моделі. В рамках подальшого дослідження пропонується підвищувати точність моделі, проводити додаткові експерименти з метою мінімізації часу сортування та безпосереднього навчання моделі.The diploma thesis contains 92 p., 19 fig., 8 tabl, 1 appendiсy, 30 sources. Object of research: one-dimensional arrays of different lengths consisting of an integer. The purpose of the study: analysis of the feasibility and effectiveness of using neural networks in data sorting tasks. Used models: sequence-to-sequence encoder-decoders and pointer network, classical sorting algorithms. Findings: The pointer network was found to perform better at the sorting task than sequence-to-sequence. A modification of the attention mechanism for the pointer network is proposed, which improves the performance of the model. As part of further research, it is suggested to increase the accuracy of the model, to conduct additional experiments in order to minimize the time of sorting and pre- training of the models