Title: Генеративная модель автокодировщиков изображений на основе рецептивных полей
Authors: Агциперов В. Е.
Keywords: метод максимального правдоподобия
кодирование цифровых изображений
машинное обучение
выборки отсчетов
выборочные представления
генеративные модели обучения
финитные вероятностные распределения
рецептивные поля
смеси экспертов
синтез автокодировщиков
Issue Date: 2022
Citation: Агциперов, В. Е. Генеративная модель автокодировщиков изображений на основе рецептивных полей / В. Е. Агциперов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2022) : сб. тр. по материалам VIII Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 23 - 27 мая) : в 5 т. / М-во науки и образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2022Т. 3: Распознавание, обработка и анализ изображений / под ред. В. В. Мясникова. - 2022. - С. 033662.
URI: http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/12362
Appears in Collections:Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:
File SizeFormat 
978-5-7883-1791-5_2022-033662.pdf1.09 MBAdobe PDFView/Open


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.