Отрывок: annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.web.socket.config.annotation.EnableWebSocket; import org.springframework.web.socket.config.annotation.WebSocketConfigurer; import org.springframework.web.socket.config.annotation.WebSocketHandlerRegistry; import org.springframework.web.socket.server.standard.ServletServerContainerFactoryBean ; 61 import ru.imagecolorizer.controller.WebSocketHandler; import ru.imagecolorizer.servi...
Название : | Автоматизированная система колоризации изображений многослойным персептроном с применением алгоритмов начальной инициализации весовых коэффициентов |
Авторы/Редакторы : | Корнилов Е. А. Лёзина И. В. Соловьева Я. В. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Институт информатики математики и электроники |
Дата публикации : | 2021 |
Библиографическое описание : | Корнилов, Е. А. Автоматизированная система колоризации изображений многослойным персептроном с применением алгоритмов начальной инициализации весовых коэффициентов : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата) / Е. А. Корнилов ; рук. работы И. В. Лёзина ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики,. - Самара, 2021. - on-line |
Аннотация : | Целью данной выпускной квалификационной работы бакалавра являетсяизучение возможностей моделей нейронных сетей на примере многослойногоперсептрона в решении задач колоризации чёрно-белых изображений,проектирование и реализация программы раскрашивания изображений дляэкспериментальной оценки работы нейронной сети, поиск оптимальнойконфигурации нейронной сети для достижения наименьшей погрешностиколоризации, а также исследование влияния применения алгоритмовпредварительной инициализации весов.Реализованная модель многослойного персептрона обучалась при помощиалгоритма обратного распространения ошибки, предварительнаяинициализация весовых коэффициентов проводилась с помощью алгоритмаимитации отжига.Создана информационно-логическая модель автоматизированной системыв нотации UML с помощью онлайн сервиса draw.io.Система реализована на языках Java и JavaScript с помощью средыразработки IntelliJ IDEA 2020.1. |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\ВКР20210903104328 |
Ключевые слова: | многослойный персептрон нейронные сети автоматизированные системы колоризация изображений предварительная инициализация весов весовые коэффициенты алгоритм имитации отжига алгоритм обучения алгоритм начальной инициализации алгоритм обратного распространения ошибки сегментация изображений |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Корнилов_Евгений_Александрович_Автоматизированная_система_колоризации_изображений.pdf | 2.56 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.