Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Искусственный интеллект и науки о данных VII Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2021) 031282 В качестве «слабой» нейронной сети используется следующая архитектура: сверточный слой с 2-3 нейронами, затем полносвязные каскады с 2-3 нейронами в единственном скрытом слое. 2.2. Повторное обучение Использование «слабой» нейронной сети позволяет эффективно построить иерархию классов, однако в режиме кл...

Название :	Исследование и применение сверточного иерархического нейросетевого классификатора
Авторы/Редакторы :	Гаджиев И. М. Доленко С. А.
Дата публикации :	2021
Библиографическое описание :	Гаджиев, И. М. Исследование и применение сверточного иерархического нейросетевого классификатора / И. М. Гаджиев, С. А. Доленко // 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. - Самаpа : Изд-во Самар. ун-та, 2021Т. 3: Искусственный интеллект и науки о данных. - 2021. - С. 031282.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\466230
Ключевые слова:	CIFAR-10 иерархический нейросетевой классификатор сверточные нейронные сети повторное обучение сети классификация изображений
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

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