Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/158555
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorGolovko, V.-
dc.date.accessioned2016-10-14T11:26:30Z-
dc.date.available2016-10-14T11:26:30Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://elib.bsu.by/handle/123456789/158555-
dc.description.abstractOver 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.isoenru
dc.publisherMinsk: Publishing Center of BSUru
dc.subjectЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математикаru
dc.subjectЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатикаru
dc.subjectЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Медицина и здравоохранениеru
dc.titleDeep neural networks: a theory, application and new trendsru
dc.typeArticleru
Располагается в коллекциях:2016. PATTERN RECOGNITION AND INFORMATION PROCESSING (PRIP’2016)

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
Golovko.pdf470,02 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.