Прогнозування дефектів у програмному забезпеченні алгоритмами глибинного навчання CNN та RNN
Досліджено процес прогнозування дефектів у програмному забезпеченні (ПЗ) з використанням алгоритмів глибинного навчання. Показано, що цей процес складається з декількох основних етапів: пошук та підготовка даних, побудова абстрактного синтаксичного дерева (АСД), обхід дерева та кодування значень вер...
Main Authors: | Т. П. Білецький, Д. В. Федасюк |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Ukrainian National Forestry University
2021-04-01
|
Series: | Науковий вісник НЛТУ України |
Subjects: | |
Online Access: | https://nv.nltu.edu.ua/index.php/journal/article/view/2290 |
Similar Items
-
Model and training method for water level classification in sewer pipes based on video inspection data
by: В’ячеслав Васильович Москаленко, et al.
Published: (2021-06-01) -
ОДНОФАКТОРНЕ КОРОТКОСТРОКОВЕ ПРОГНОЗУВАННЯ ВУЗЛОВИХ ЕЛЕКТРИЧНИХ НАВАНТАЖЕНЬ ЕНЕРГОСИСТЕМИ
by: П.О. Черненко, et al.
Published: (2020-02-01) -
Вибір оптимального типу штучної нейронної мережі для автоматизованих систем "розумного" будинку
by: V. M. Teslyuk, et al.
Published: (2020-11-01) -
The System of Automatic Visual Recognition of Meter Indications
by: Dmytro Mykolaiovych Svakha, et al.
Published: (2018-12-01) -
Аналіз глибоких моделей нейронних мереж на базі обмежених машин Больцмана
by: Пришляк М.Ю., et al.
Published: (2018-03-01)