Репозиторий Самарского университета

Отрывок: Сверточная нейронная сеть основана на использовании последовательной модели Sequential. В структуре участвуют сверточные слои Conv2D с функцией активации ReLU, вспомогательные слои MaxPooling2D и 032442 VIII Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2022) Том 3. Распознавание, обработка и анализ изображений 79 Dropout, а также полносвязные слои Dense с функциями активации ReLU и Sigmoid. Вместе они формируют струк...

Название :	Распознавание оптических мод Лаггера-Гаусса с использованием сверточной нейронной сети
Авторы/Редакторы :	Бехтерев А. В.
Дата публикации :	2022
Библиографическое описание :	Бехтерев, А. В. Распознавание оптических мод Лаггера-Гаусса с использованием сверточной нейронной сети / А. В. Бехтерев // 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. 032442.
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\493774
Ключевые слова:	афинные преобразования моды Эрмита-Гаусса моды Лаггера-Гаусса моделирование машинное обучение формирование базы данных сверточные нейронные сети точность распознавания
Располагается в коллекциях:	Информационные технологии и нанотехнологии

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