Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/158555Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Golovko, V. | - |
| dc.date.accessioned | 2016-10-14T11:26:30Z | - |
| dc.date.available | 2016-10-14T11:26:30Z | - |
| dc.date.issued | 2016 | - |
| dc.identifier.uri | http://elib.bsu.by/handle/123456789/158555 | - |
| dc.description.abstract | Over the last decade the deep neural networks are the revolutionary technique in the domain of artificial intelligence and machine learning. In the general case a deep neural network consists of multiple layers of neural units and can accomplish a deep hierarchical representation of their input data. The first layer extracts low-level features; the second layer detects higher level features, and as a result the deep neural network performs deep non-linear transformation of input data into more abstract level of representation. This paper provides an overview of deep neural networks and deep learning. Different deep learning techniques, including well-known and new approaches are discussed. | ru |
| dc.language.iso | en | ru |
| dc.publisher | Minsk: Publishing Center of BSU | ru |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика | ru |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика | ru |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Медицина и здравоохранение | ru |
| dc.title | Deep neural networks: a theory, application and new trends | ru |
| dc.type | Article | ru |
| Располагается в коллекциях: | 2016. PATTERN RECOGNITION AND INFORMATION PROCESSING (PRIP’2016) | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Golovko.pdf | 470,02 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.

