Developing a Hibrid Neural Network with Local Neural Units for Collaborative Filtering Tasks
Authors: Козак Е.Б. 
Published: August 2024

В статье представлены результаты исследования и анализа экспертной информации на основе компьютерных методов обработки информации для распознавания графических объектов в различных условиях с использованием глубоких нейронных сетей. В этой работе предложен гибридный метод на основе глобальной многослойной глубокой нейронной сети с локальными блоками в виде нейронных сетей. Была проанализирована работа двух нейронных структур – ResNet50 и VGG19. В данном исследовании представлены результаты анализа работы моделей глубоких нейронных сетей для выполнения теоретико-информационного анализа и фильтрации массивов графической информации. Проведены эксперименты по проверке работоспособности и эффективности разработанной нейронной сети. Кроме того, целью работы было использование глубоких нейронных сетей для классификации изображений. Составлена обучающая база данных нейронной сети при участии 10 000 человек. Для работы использовали фотографии собак и кошек, что значительно упрощает анализ работы систем за счет простоты интерпретации фотографий человеком. Исследовано влияние появления нетипичного входного сигнала (фотографии) на выходной сигнал нейросетевого механизма классификации. Кроме того, неправильно классифицированные фотографии были проанализированы и сопоставлены с человеческими интерпретациями. Для оценки систем использовались такие статистические показатели, как точность, чувствительность, специфичность и кривые ROC. Также была измерена точность всех нейронных сетей. Наибольшая точность была достигнута при использовании нейронных сетей ResNet50 и VGG19. Получены очень высокие результаты классификации: AUC ROC ≥ 0.8, точность нейронных сетей достигала 90 %. Причем наиболее точными были результаты с расширением данных.

The article presents the results of research and analysis of expert information based on computer information processing methods for recognizing graphic objects in various conditions using deep neural networks. The present work presents a hybrid deep neural network method integrating a global multilayer deep neural network with local blocks (neural networks). The focus is on two neural architectures, ResNet50 and VGG19. This study presents the results of analyzing the operation of deep neural network models for performing information-theoretic analysis and filtering arrays of graphical information. Experiments have been carried out to test the performance and efficiency of the developed neural network. The aim of the work is to use deep neural networks for image classification. Image recognition systems have been trained and tested on a representative database of 10.000 people. We used photographs of dogs and cats for the experiment, which greatly simplified the analysis due to the ease of their interpretation by humans. The paper also investigates how the appearance of atypical input signal (photos) affects the output signal of the neural network classification mechanism. Misclassified photographs were analyzed and matched against interpretations made by real people. System evaluation was based on statistical metrics, such as precision, sensitivity, specificity, and ROC curves. The accuracy of all neural networks was also measured. The highest accuracy was achieved with ResNet50 and VGG19 neural networks. Recognition results were very high with AUC ROC ≥ 0,8 and 90 % accuracy. Moreover, the most accurate recognition results were those with data expansion.