Применение сверточной нейронной сети для классификации текстов при извлечении признаков на уровне символов; Молодежь и современные информационные технологии

Применение сверточной нейронной сети для классификации текстов при извлечении признаков на уровне символов; Молодежь и современные информационные технологии

Bibliographic Details
Parent link:	Молодежь и современные информационные технологии.— 2019.— [С. 146-147]
Main Author:	Журавлев В. Г.
Corporate Author:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Other Authors:	Спицын В. Г. Владимир Григорьевич (научный руководитель)
Summary:	Заглавие с титульного экрана
Language:	Russian
Published:	2019
Series:	Компьютерное моделирование и интеллектуальный анализ данных
Subjects:	электронный ресурс труды учёных ТПУ сверточные сети нейронные сети классификация тексты признаки символы векторизация архитектура
Online Access:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/52683
Format:	Electronic Book Chapter
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=629071

Similar Items

Детектирование лиц с помощью сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
by: Калиновский И. А. Илья Андреевич
Published: (2013)

Исследование сверточной нейронной сети небольшой архитектуры для распознавания жестов; Современные технологии, экономика и образование
by: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Published: (2019)

Проектирование сверточных нейронных сетей для распознования рукописных символов; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
by: Попова Е. С.
Published: (2016)

Разработка алгоритма распознавания ответов в бланках ЕГЭ с помощью свёрточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
by: Имигеев Е. И.
Published: (2018)

Оптимизация гиперпараметров сверточной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии
by: Раднаев Ч. Б.
Published: (2018)

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

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

Разрабокта библиотеки нейросетевого распознавания рукописных символов на машинопечатаемых бланках; Молодежь и современные информационные технологии
by: Авдеев Н. Г.
Published: (2021)

Разрабокта библиотеки нейросетевого распознавания рукописных символов на машинопечатаемых бланках; Молодежь и современные информационные технологии
by: Авдеев Н. Г.
Published: (2021)

Система распознавания символов с помощью искусственной нейронной сети; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 2
by: Рот В. И.
Published: (2016)

Детектирование трудноразличимых объектов с применением свёрточной нейронной сети YOLO Nan; Молодежь и современные информационные технологии
by: Беляев С. И.
Published: (2022)

Применение сверточной нейронной сети U-Net для сегментации текстовых областей на изображениях реальных сцен; Молодежь и современные информационные технологии
by: Иванова Ю. А. Юлия Александровна
Published: (2021)

Реализация сверточной нейронной сети на архитектуре YOLOv4 с использованием библиотеки PyTorch; Молодежь и современные информационные технологии
by: Марков Н. Г. Николай Григорьевич
Published: (2021)

Решение задачи распознавания ног пешеходов с помощью нейронной сети YOLOv4; Молодежь и современные информационные технологии
by: Мамонова Т. Е. Татьяна Егоровна
Published: (2022)

Влияние аддитивных помех на качество семантической сегментации снимков деревьев пихты, выполняемой с использованием модели сверточной нейронной сети Mo-U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
by: Булько С. В.
Published: (2025)

Классификация пихты, поврежденной уссурийским полиграфом, по снимкам С БПЛА с использованием нейронной сети U-Net; Молодежь и современные информационные технологии
by: Маслов К. А.
Published: (2020)

Модель сверточной нейронной сети LeNet5 для обнаружения и классификации объектов воздушного пространства на изображениях; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 1, № 2
by: Клековкин В. А. Вадим Александрович
Published: (2023)

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц для формирования вектора признаков; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
by: Савицкий Ю. В. Юрий Васильевич
Published: (2016)

Перспективные нейронные сети для реализации на ПЛИС; Молодежь и современные информационные технологии
by: Береснев А. П. Алексей Павлович
Published: (2018)

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

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

Использование свёрточных нейронных сетей в задаче распознавания лиц на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии; Т. 1
by: Казиев А. Б.
Published: (2016)

Анализ эффективности компактных моделей сверточных нейронных сетей класса YOLO при решении задачи классификации объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
by: Беляев С. И.
Published: (2023)

Шаблоны и практика глубокого обучения
by: Ферлитш Э.
Published: (Москва, ДМК Пресс, 2022)

Исследование архитектуры сети YOLO для детектирования объектов на изображениях; Молодежь и современные информационные технологии
by: Береснев А. П. Алексей Павлович
Published: (2018)

Отбор информативных признаков для постановки диагноза на основе искусственной нейронной сети в клинической дерматологии; Молодежь и современные информационные технологии
by: Боброва М. В. Маргарита Владимировна
Published: (2021)

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

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

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

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

Нейросетевое распознавание рукописных символов на изображениях; Технологии Microsoft в теории и практике программирования
by: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Published: (2013)

Технологии интеллектуального анализа текстов; Молодежь и современные информационные технологии
by: Попова Е. С.
Published: (2019)

Распознавание моторных образов на электроэнцефалограммахс применением свёрточных нейронных сетей; Компьютерная оптика; Т. 44, № 3
by: Брагин А. Д. Александр Дмитриевич
Published: (2020)

Ускорение нейронных сетей с помощью CUDA на примере задачи распознавания рукописных символов; Современные техника и технологии; Т. 2
by: Санников М. А.
Published: (2013)

Классификация текста на изображениях реальных сцен при помощи сверточных нейронных сетей; Молодежь и современные информационные технологии
by: Исаев Е. А.
Published: (2019)

Распознавание и классификация диабетической ретинопатии на снимках с низкой степенью доверия; Информационно-телекоммуникационные системы и технологии (ИТСиТ-2018)
by: Ванюшин И. С. Иван Сергеевич
Published: (2018)

Распознавание структурированных символов на изображениях с использованием гистограмм средней интенсивности и сверточной нейронной сети; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 322, № 5 : Управление, вычислительная техника и информатика
by: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Published: (2013)

Гибридная модель на основе U-Net в задачах геологической визуализации; Молодежь и современные информационные технологии
by: Денисов В. И.
Published: (2025)

Управление инвалидной коляской с использованием электрических сигналов головного мозга; Молодежь и современные информационные технологии
by: Дроганов Д. И.
Published: (2018)

Implementation of 14 bits floating point numbers of calculating units for neural network hardware development; IOP Conference Series: Materials Science and Engineering; Vol. 177 : Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS 2016)
Published: (2017)