Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/204159
Заглавие документа: Оценка распознавания образов на сверточной нейронной сети, используя Google изображения
Другое заглавие: Evaluation of pattern recognition with convolutional neural network using Google images / S. Tkachenko
Авторы: Ткаченко, С. В.
Тема: ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика
Дата публикации: 2018
Издатель: Минск : ИВЦ Минфина
Библиографическое описание источника: Сахаровские чтения 2018 года: экологические проблемы XXI века = Sakharov readings 2018 : environmental problems of the XXI century : материалы 18-й международной научной конференции, 17–18 мая 2018 г., г. Минск, Республика Беларусь : в 3 ч. / Междунар. гос. экол. ин-т им. А. Д. Сахарова Бел. гос. ун-та; редкол. : А. Н. Батян [и др.] ; под ред. д-ра ф.-м. н., проф. С. А. Маскевича, д-ра с.-х. н., проф. С. С. Позняка. – Минск : ИВЦ Минфина, 2018. – Ч. 3. – С. 165-166.
Аннотация: Наилучшие результаты в области распознавания образов показала сверточная нейронная сеть (далее – СНС). Успех обусловлен возможностью учета двумерной топологии изображения, в отличие от многослойного персептрона. СНС обеспечивают частичную устойчивость к изменениям масштаба, смещениям, поворотам, смене ракурса и прочим искажениям.
Аннотация (на другом языке): The best results in pattern recognition were shown by a convolutional neural network (convolutional neural network, CNN). The success is due to the possibility of taking into account the two-dimensional topology of the image, in contrast to the multilayer perceptron. The CNN provides partial resistance to scale changes, offsets, turns, angle and other distortions.
Доп. сведения: Информационные системы и технологии в экологии и здравоохранении
URI документа: http://elib.bsu.by/handle/123456789/204159
ISBN: 978-985-7205-18-9; 978-985-7205-21-9 (ч. 3)
Располагается в коллекциях:2018. Сахаровские чтения 2018 года: экологические проблемы XXI века

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
165-166.pdf413,23 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



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