Кластеризация изображений рекуррентной нейронной сетью; Молодежь и современные информационные технологии

Кластеризация изображений рекуррентной нейронной сетью; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliografski detalji
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2018.— [С. 47-48]
Glavni autor:	Канаева И. А.
Autor kompanije:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Daljnji autori:	Стоянов А. К. Александр Кириллович (научный руководитель)
Sažetak:	Заглавие с титульного экрана
Jezik:	ruski
Izdano:	2018
Serija:	Математическое моделирование и компьютерный анализ данных
Teme:	электронный ресурс труды учёных ТПУ кластеризация изображения рекуррентные сети нейронные сети работоспособность точность
Online pristup:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/46482
Format:	Elektronički Poglavlje knjige
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=626203

Slični predmeti

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

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

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

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

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

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

Рекуррентная нейронная сеть для кластеризации данных; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
od: Бауэр А. В. Антон Владимирович
Izdano: (2013)

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

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

Применение многошаговой сегментации для распознавания нечетких дубликатов изображений; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 324, № 5 : Информационные технологии
od: Немировский В. Б. Виктор Борисович
Izdano: (2014)

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

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

Восстановление неравномерно освещенных изображений с использованием сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
od: Сапегин А. А.
Izdano: (2024)

Применение различных типов изображений для обучения сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
od: Булыгин Д. А.
Izdano: (2020)

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

Кластеризация изображений методом "k-средних"; Молодежь и современные информационные технологии
od: Леонтьева С. А.
Izdano: (2019)

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

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

Интегральная оценка изображений с помощью искусственной нейронной сети; Современные техника и технологии; Т. 2
od: Муравьев А. С.
Izdano: (2013)

Разработка алгоритма генеративной нейронной сети для создания управляемых кадров изображений лиц; Молодежь и современные информационные технологии
od: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Izdano: (2021)

Анализ эффективности сверточной нейронной сети YOLOV4-CSP при решении задачи мультиклассификации изображений; Молодежь и современные информационные технологии
od: Ткачёв С. А.
Izdano: (2023)

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

Обзор методов сегментации медицинских изображений; Молодежь и современные информационные технологии
od: Шубкин Е. О.
Izdano: (2021)

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

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

Сегментация изображений на основе генеративной состязательной сети; Молодежь и современные информационные технологии
od: Кривошеев Н. А. Николай Анатольевич
Izdano: (2020)

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

Применение рекуррентной нейронной сети для управления типовым технологическим процессом; Молодежь. Наука. Инновации; Т. 1
od: Емельянов А. М. Алексей Михайлович
Izdano: (2024)

Нейросетевой алгоритм генерации изображений; Молодежь и современные информационные технологии
od: Салимова А. А.
Izdano: (2021)

Алгоритм обнаружения образований в легких человека на снимках компьютерного томографа с использованием искусственной нейронной сети; Фундаментальные исследования; № 4, ч. 2
od: Максимова Е. И. Елена Ивановна
Izdano: (2016)

Методика переноса весов нейронной сети из программной в аппаратную реализацию; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
od: Береснев А. П.
Izdano: (2016)

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

Нейроэволюционное улучшение качества изображений; Современные техника и технологии; Т. 2
od: Чернявский А. В.
Izdano: (2006)

Интегральная оценка изображений с помощью искусственной нейронной сети; Ресурсоэффективным технологиям - энергию и энтузиазм молодых
od: Муравьев А. С. Антон Сергеевич
Izdano: (2013)

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

Искусственные нейронные сети в задачах повышения резкости изображений; Молодежь и современные информационные технологии
Izdano: (2018)

Исследование точности детектирования объектов на изображениях с помощью нейронных сетей YOLOv3, вычисляемых на высокопроизводительных вычислительных устройствах; Молодежь и современные информационные технологии
od: Небаба С. Г. Степан Геннадьевич
Izdano: (2022)

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

Анализ алгоритмов аугментации изображений для обучения сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
od: Небаба С. Г. Степан Геннадьевич
Izdano: (2024)

Сегментация выбоин с помощью сверточной нейронной сети YOLOV8; Молодежь и современные информационные технологии
od: Канаева И. А.
Izdano: (2024)