Отрывок: Максимальное потребление оперативной памяти алгоритмами для разных тренировочных наборов представлено в таблице 3.1. Из таблицы видно, что потребление памяти алгоритмом на основе PCA растет пропорционально размеру выборки. Это связано с тем, что при его работе для ускорения вычислений матрица изображений хранится в нескольких экземп...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКитаев Д. Н.ru
dc.contributor.authorКуприянов А. В.ru
dc.contributor.authorКузнецов А. В.ru
dc.contributor.authorСуханов С. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство образования и науки Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.contributor.authorФакультет информатикиru
dc.contributor.authorКафедра технической кибернетикиru
dc.coverage.spatialклассификация изображенийru
dc.coverage.spatialсверточная нейронная сетьru
dc.coverage.spatialклассификацияru
dc.coverage.spatialметод главных компонентru
dc.creatorКитаев Д. Н.ru
dc.date.issued2018ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20180911150606ru
dc.identifier.citationКитаев, Д. Н. Реализация и сравнительное исследование алгоритмов классификации на основе сверточной нейронной сети и метода главных компонент : вып. квалификац. работа по специальности (уровень магистратуры) "Прикладная математика и информатика" / Д. Н. Китаев ; рук. работы А. В. Куприянов; рец. А. В. Кузнецов ;нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т. - Самаpа, 2018. - on-lineru
dc.description.abstractОбъектами исследования являются алгоритмы классификации изображений.Цель работы – произвести сравнение алгоритмов на основе метода главных компонент и сверточной нейронной сети для задачи классификациитекстурных изображений. Разработан программный комплекс, реализующий алгоритм классификации на основе метода главных компонент. Разработанопрограммное обеспечение, выполняющее классификацию изображений, используя сверточную нейронную сеть. Проведено сравнительное исследование алгоритмов на основе метода главных компонент и сверточнойнейронной сети.ru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 2,1 Мб)ru
dc.titleРеализация и сравнительное исследование алгоритмов классификации на основе сверточной нейронной сети и метода главных компонентru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpartМаксимальное потребление оперативной памяти алгоритмами для разных тренировочных наборов представлено в таблице 3.1. Из таблицы видно, что потребление памяти алгоритмом на основе PCA растет пропорционально размеру выборки. Это связано с тем, что при его работе для ускорения вычислений матрица изображений хранится в нескольких экземп...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Китаев_Дмитрий_Николаевич_Реализация_сравнительное_исследование.pdf2.14 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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