Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Коротко, выборочные представления состоят из k–наборов координат случайных отсчетов Xk  (x1 ,…, xk), распределение которых по области изображения задается плотностью распределения:    где I(x) – интенсивность формирующего изображение излучения, кратная, например, его битовой карте. В рамках генеративной модели предлагае...

Название :	Генеративная модель автокодировщиков изображений на основе рецептивных полей
Авторы/Редакторы :	Агциперов В. Е.
Дата публикации :	2022
Библиографическое описание :	Агциперов, В. Е. Генеративная модель автокодировщиков изображений на основе рецептивных полей / В. Е. Агциперов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 3: Распознавание, обработка и анализ изображений / под ред. В. В. Мясникова. - 2022. - С. 033662.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\494026
Ключевые слова:	метод максимального правдоподобия кодирование цифровых изображений машинное обучение выборки отсчетов выборочные представления генеративные модели обучения финитные вероятностные распределения рецептивные поля смеси экспертов синтез автокодировщиков
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.