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.pdf2.56 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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