Отрывок: Далее мы убедимся, что и с таким малым набором на класс, как у нас, обучение и тестирование нейронной сети отвечает высоким требованиям по точности. Для более быстрого обучения нейронной сети предпринята операция изменения разрешения исходных изображений с билинеарным сглаживанием. Исходное разрешение текстурных изображений: 576х576 пикселов; раз...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Ершов В. В. | ru |
dc.contributor.author | Гайдель А. В. | ru |
dc.contributor.author | Суханов С. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | пакет KERAS | ru |
dc.coverage.spatial | обработка изображений | ru |
dc.coverage.spatial | цифровые изображения | ru |
dc.coverage.spatial | Python | ru |
dc.coverage.spatial | компьютерное зрение | ru |
dc.coverage.spatial | текстурный анализ | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.creator | Ершов В. В. | ru |
dc.date.issued | 2019 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20191021162930 | ru |
dc.identifier.citation | Ершов, В. В. Сравнение эффективности конфигураций нейронных сетей для задач текстурного анализа цифровых изображений : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 01.03.02 "Прикладная математика и информатика" (уровень бакалавриата) / В. В. Ершов ; рук. работы А. В. Гайдель ; нормоконтролер С. В. Суханов ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, мат. - Самара, 2019. - on-line | ru |
dc.description.abstract | Объектом исследования является подготовленный набор данных для текстурного анализа, для которого будет разработан соответствующий алгоритм, включающий описание архитектуры нейронной сети. К данному набору данных будет применена последующая классификация. | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 5,0 Мб) | ru |
dc.title | Сравнение эффективности конфигураций нейронных сетей для задач текстурного анализа цифровых изображений | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | Далее мы убедимся, что и с таким малым набором на класс, как у нас, обучение и тестирование нейронной сети отвечает высоким требованиям по точности. Для более быстрого обучения нейронной сети предпринята операция изменения разрешения исходных изображений с билинеарным сглаживанием. Исходное разрешение текстурных изображений: 576х576 пикселов; раз... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Ершов_Владислав_Владимирович_Сравнение_эффективности_конфигураций_нейронных.pdf | 5.11 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.