Купить статью

< Вернуться к списку статей в открытом доступе

Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений

Опубликовано в № 1(85) 19 февраля 2020 года
Рубрика: Модели и методики
Авторы: Дли М. И., Пучков А. Ю., Рысина (Лобанева) Е. И.

Скачать статью

компьютерное зрение, оптимизация гиперпараметров, глубокие свёрточные нейронные сети

Автор статьи:

Дли М. И.

Ученая степень:

докт. техн. наук, профессор, кафедра информационных технологий в экономике и управлении, филиал Национального исследовательского университета «МЭИ» в г. Смоленске, Смоленск; ведущий научный сотрудник, Университет «Синергия»

Местоположение:

г. Смоленск, Россия

Все статьи автора:

Метод интеллектуального управления информационными ресурсами промышленного предприятия

Технология динамического контроллинга в промышленности

Методика построения комплексной математической модели управления рисками предприятия металлургической промышленности

Нейро-нечеткий метод построения моделей сложных объектов

Конфигурирование информационных и транспортных сетей в условиях неопределенности

Трехуровневая нечеткая когнитивная модель для анализа процессов инновационного развития региона

Модель оценки траекторий для управления прое

Автор статьи:

Пучков А. Ю.

Ученая степень:

канд. техн. наук, доцент, кафедра информационных технологий в экономике и управлении, филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске

Местоположение:

г. Смоленск, Россия

Все статьи автора:

Алгоритмы формирования изображений состояний объектов для их анализа глубокими нейронными сетями

Анализ влияния архитектуры входных слоев свертки и подвыборки глубокой нейронной сети на качество распознавания изображений

Предварительная оценка прагматической ценности информации в задаче классификации на основе глубоких нейронных сетей

Алгоритм прогнозирования параметров системы переработки отходов апатит-нефелиновых руд

Нейросетевой метод анализа процессов термической обработки окомкованного фосфатного рудного сырья

Многоуровневые алг

Автор статьи:

Рысина (Лобанева) Е. И.

Ученая степень:

аспирант, кафедра прикладной математики и искусственного интеллекта, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет "МЭИ"», Москва, Россия,