Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/326485| Заглавие документа: | Обработка данных при распознавании объектов с помощью сверточных нейросетей |
| Другое заглавие: | Data processing in recognition of objects using convolutional neural network / S. Tkachenko, T. Smirnova, I. Lefanova |
| Авторы: | Ткаченко, С. В. Смирнова, Т. В. Лефанова, И. В. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
| Дата публикации: | 2023 |
| Издатель: | Минск : ИВЦ Минфина |
| Библиографическое описание источника: | Сахаровские чтения 2023 года: экологические проблемы XXI века = Sakharov readings 2023 : environmental problems of the XXI century : материалы 23-й Международной научной конференции, 18–19 мая 2023 г., г. Минск, Республика Беларусь : в 2 ч. / Междунар. гос. экол. ин-т им. А. Д. Сахарова Бел. гос. ун-та; редкол. : А. Н. Батян [и др.] ; под ред. д-ра б. н., доцента О. И. Родькина, к. т. н., доцента М. Г. Герменчук. – Минск : ИВЦ Минфина, 2023. – Ч. 2. – С. 269-272. |
| Аннотация: | Представлены этапы обработки данных от различных источников для задачи распознавания изображений нейронной сетью. Алгоритмы реализованы на языке Python с помощью библиотек TensorFlow и API Keras |
| Аннотация (на другом языке): | The stages of data processing from different sources for the task of image recognition by a neural network are presented. The algorithms are implemented in Python using the TensorFlow libraries and the Keras API |
| Доп. сведения: | Информационные системы и технологии в оценке и управлении качеством окружающей среды |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/326485 |
| ISBN: | 978-985-880-339-1 978-985-880-341-4 (ч. 2) |
| DOI документа: | 10.46646/SAKH-2023-2-269-272 |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2023. Сахаровские чтения 2023 года: экологические проблемы XXI века |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 269-272.pdf | 340,49 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.