Рекуррентная нейронная сеть для кластеризации данных; Технологии Microsoft в теории и практике программирования

Рекуррентная нейронная сеть для кластеризации данных; Технологии Microsoft в теории и практике программирования

Библиографические подробности
Источник:	Технологии Microsoft в теории и практике программирования.— 2013.— [С. 164-166]
Главный автор:	Бауэр А. В. Антон Владимирович
Автор-организация:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) Институт кибернетики (ИК) Кафедра информатики и проектирования систем (ИПС)
Другие авторы:	Стоянов А. К. Александр Кириллович (научный руководитель)
Примечания:	Заглавие с титульного листа. Describes the principle of recurrent neural network for data clustering. Shows the results of processing «Fisher'sirises» data set using this network.
Язык:	русский
Опубликовано:	2013
Серии:	Интеллектуальные системы и технологии
Предметы:	электронный ресурс труды учёных ТПУ нейронные сети рекуррентные сети кластеризация данные обработка
Online-ссылка:	http://www.lib.tpu.ru/fulltext/c/2013/C28/064.pdf
Формат:	MixedMaterials Электронный ресурс Статья
Запись в KOHA:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=603222

Схожие документы

Рекуррентная нейронная сеть для кластеризации данных; Современные техника и технологии; Т. 2
по: Бауэр А. В.
Опубликовано: (2013)

Распознавание изображений лиц на основе кластеризации; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
по: Горемыкина Д. С.
Опубликовано: (2016)

Кластеризация изображений рекуррентной нейронной сетью; Молодежь и современные информационные технологии
по: Канаева И. А.
Опубликовано: (2018)

Поиск фрагмента в серии изображений с помощью нейронной сети Кохонена; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
по: Герасимова Н. И. Надежда Игоревна
Опубликовано: (2014)

Сегментация цветных изображений природных объектов с помощью рекуррентной нейронной сети; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 323, № 1 : Науки о Земле
по: Немировский В. Б. Виктор Борисович
Опубликовано: (2013)

Алгоримт качества оценки кластеризации; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
по: Быков А. В.
Опубликовано: (2014)

Иерархическая нейронная система распознавания объектов, расположенных на произвольном фоне; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
по: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Опубликовано: (2009)

Алгоритм качества оценки кластеризации; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
по: Быков А. В.
Опубликовано: (2014)

Нейросетевые технологии учебное пособие
по: Филиппов Ф. В.
Опубликовано: (Санкт-Петербург, СПбГУТ им. М.А. Бонч-Бруевича, 2020)

Организация и использование нейронных сетей: методы и технологии
по: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Опубликовано: (Томск, Изд-во НТЛ, 2006)

Методы искусственного интеллекта в обработке данных и изображений: монография
Опубликовано: (Томск, Изд-во ТПУ, 2016)

Решение задачи кластеризации данных с использованием Windows HPC Server; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
по: Лайком Д. Н. Дмитрий Николаевич
Опубликовано: (2013)

Фильтрация данных в сенсоре Microsoft Kinect; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
по: Дусеев В. Р.
Опубликовано: (2014)

Нечеткая нейросетевая кластеризация интенсивности MC-потоков событий; Молодежь и современные информационные технологии
по: Ту Нгуен А.
Опубликовано: (2018)

Цифровая обработка изображений и распознавание образов пособие
по: Лукашевич М. М.
Опубликовано: (БГУИР, БГУИР, 2023)

Многокомпонентный анализ прогнозирования метеорологических рядов с использованием рекуррентных нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
по: Унжакова Е. В.
Опубликовано: (2020)

Программная генерация звуков по цветовой гамме изображений с использованием рекуррентной нейронной сети; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 1
по: Никитин Н. А.
Опубликовано: (2017)

Применение одномерных отображений, моделирующих рекуррентную нейронную сеть, для сегментации полноцветных изображений; Современные техника и технологии; Т. 2
по: Горемыкина Д. С.
Опубликовано: (2014)

Нейронные сети для адаптивной обработки данных учебное пособие
по: Булаев М. П.
Опубликовано: (Рязань, РГРТУ, 2012)

Искусственная нейронная сеть для оценки риска у недоношенных новорожденных; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
по: Хассанин Х. М.
Опубликовано: (2016)

Программирование глубоких нейронных сетей на языке Python: учебное пособие
по: Цуканова Н. И. Нина Ивановна
Опубликовано: (Москва, КУРС, 2022)

Искусственная нейронная сеть для оценки риска возникновения различных заболеваний у недоношенных новорожденных; Молодежь и современные информационные технологии
по: Хассанин Х. М.
Опубликовано: (2018)

Синтез текстовых структур на основе их системообразующих характеристик; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 1
Опубликовано: (2017)

Принцип функционирования модифицированной нейронной сети ВАМ; Современные техника и технологии; Т. 2
по: Худоба Е. Н.
Опубликовано: (2008)

Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ: пер. с пол.
Опубликовано: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2011)

Применение рекуррентной нейронной сети для решения задачи кластеризации; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 315, № 5: Управление, вычислительная техника и информатика
по: Стоянов А. К. Александр Кириллович
Опубликовано: (2009)

Повышение информативности полноцветных изображений с помощью нейросетевого алгоритма многошаговой сегментации; Современные наукоемкие технологии; № 3
по: Немировский В. Б. Виктор Борисович
Опубликовано: (2015)

Основы искусственного интеллекта: практические работы по кластеризации и классификации медицинских данных на языке R
по: Маркина Н. В.
Опубликовано: (Челябинск, ЮУГМУ, 2023)

Модифицированная двухмерная нейронная сеть Хопфилда, обучаемая на основе расстояния между нейронами; Молодежь и современные информационные технологии; Ч. 1
по: Худоба Е. Н.
Опубликовано: (2009)

Разработка рекуррентной нейронной сети для генерации текстов; Молодежь и современные информационные технологии
по: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Опубликовано: (2020)

Распознавание нечётких дубликатов изображений, основанное на ранговом распределении мощностей кластеров яркости; Компьютерная оптика; Т. 38, № 4
по: Немировский В. Б. Виктор Борисович
Опубликовано: (2014)

Технологии интеллектуального анализа данных учебник для вузов
по: Алексеев Д. С.
Опубликовано: (Санкт-Петербург, Лань, 2024)

Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление
по: Брантон С. Л. Стивен Л.
Опубликовано: (Москва, ДМК Пресс, 2021)

Т. 2 : Практика; Глубокое обучение без математики
Опубликовано: (2020)

Нейронные сети: полный курс; пер. с англ.
по: Хайкин С. Саймон
Опубликовано: (Москва [и др.], Вильямс, 2006)

Сверточная нейронная сеть для классификации без использования дополнительных библиотек; Молодежь и современные информационные технологии
по: Адаричев В. С.
Опубликовано: (2020)

Нейронные сети для обработки информации: пер. с польск.
по: Осовский С. Станислав
Опубликовано: (Москва, Финансы и статистика, 2002)

Нейронные сети для обработки информации: пер. с польск.
по: Осовский С. Станислав
Опубликовано: (Москва, Горячая линия-Телеком, 2016)

Исследование применимости алгоритмов кластеризации Affinity propagation, DBSCAN к решению задачи поиска пользователей-экспертов в социальных сетях; Молодежь и современные информационные технологии
по: Виноградова Д. А.
Опубликовано: (2019)

Искусственный интеллект и машинное обучение учебное пособие для вузов
по: Митяков Е. С.
Опубликовано: (Санкт-Петербург, Лань, 2025)