Отрывок: Комбинация из не- скольких таких слоев будет выстраивать новые признаки по предыдущим при- знакам более низкого порядка. На практике это означает, что сеть обучается видеть сложные признаки, представляющей собой композицию из более про- стых. Слой подвыборки представляет слой без обучения, где происходит филь- трация изображений с вы...
Название : Применение свёрточных нейронных сетей для сегментации биомедицинских диагностических изображений
Авторы/Редакторы : Нагаев, К.П.
Ключевые слова : сверточные нейронные сети
распознавание цифровых изображений
«семантическая» сегментация
алгоритм обучения
Дата публикации : 2015
Издательство : Издательство Самарского научного центра РАН
Библиографическое описание : Труды Международной научно-технической конференции. Т.1 / под ред. С.А. Прохорова. – Самара: Издательство Самарского научного центра РАН. 2015. – с. 344-348
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Perspektivnye-informacionnye-tehnologii/Primenenie-svertochnyh-neironnyh-setei-dlya-segmentacii-biomedicinskih-diagnosticheskih-izobrazhenii-61187
ISBN : 978-5-93424-734-9
Другие идентификаторы : Dspace\SGAU\20170113\61187
Располагается в коллекциях: Перспективные информационные технологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
pit_2015_98.pdfОсновная статья326.93 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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