Отрывок: Таким образом, каждому 𝑋 может быть поставлен в соответствие вектор вероятностей 𝑆?̇? = {𝑝(𝑧𝑠 = 1|𝑋, 𝜛), 𝑠 = 1, . . , 𝑆} принадлежности 𝑋 к од...
Название : | Использование глубоких гауссовых моделей при совмещении изображений |
Авторы/Редакторы : | Дементьев В. Е. Ташлинский А. Г. |
Дата публикации : | 2021 |
Библиографическое описание : | Дементьев, В. Е. Использование глубоких гауссовых моделей при совмещении изображений. - Текст : электронный / В. Е. Дементьев, А. Г. Ташлинский // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021) : сб. тр. по материалам VII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 20-24 сент.) : [в 3 т.]. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изображений РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника РАН. - 2021. - Т. 2. - С. 020902 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\469314 |
Ключевые слова: | временные последовательности изображений глубокие гауссовы модели идентификация параметров нейронные сети совмещение изображений псевдоградиентные алгоритмы |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
19paper020902.pdf | 561.94 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.