Form of presentation | Articles in Russian journals and collections |
Year of publication | 2019 |
Язык | русский |
|
Shubin Aleksey Vitalevich, author
|
Bibliographic description in the original language |
Salakhutdinov E.R., Siyakina V.V., Shubin A.V., Erokhin A.A. PRIMENENIE SVYoRTOChNYKh NEYRONNYKh SETEY DLYa RASPOZNAVANIYa OBRAZOV // Modern science. M., 2019. – № 06 (1). – S. 235-238. |
Annotation |
Modern Science |
Keywords |
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, СВЁРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, NEURAL NETWORKS, CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS |
The name of the journal |
Modern Science
|
URL |
https://elibrary.ru/item.asp?id=38236539 |
Please use this ID to quote from or refer to the card |
https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=285631&p_lang=2 |
Full metadata record |
Field DC |
Value |
Language |
dc.contributor.author |
Shubin Aleksey Vitalevich |
ru_RU |
dc.date.accessioned |
2019-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
dc.date.available |
2019-01-01T00:00:00Z |
ru_RU |
dc.date.issued |
2019 |
ru_RU |
dc.identifier.citation |
Салахутдинов Э.Р., Сиякина В.В., Шубин А.В., Ерохин А.А. ПРИМЕНЕНИЕ СВЁРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ // Modern science. М., 2019. – № 06 (1). – С. 235-238. |
ru_RU |
dc.identifier.uri |
https://repository.kpfu.ru/eng/?p_id=285631&p_lang=2 |
ru_RU |
dc.description.abstract |
Modern Science |
ru_RU |
dc.description.abstract |
В данной работе рассматривается применение свёрточных нейронных сетей для решения задачи классификации изображений грудной клетки. Данная задача включает в себя 15 различных классов (14 классов-болезней и 1 класс с отсутствием заболеваний). В качестве нейронной сети используется Inception Resnet V2 Nework. Набор данных - NIH Chest X-rays. |
ru_RU |
dc.language.iso |
ru |
ru_RU |
dc.subject |
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ |
ru_RU |
dc.subject |
СВЁРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ |
ru_RU |
dc.subject |
NEURAL NETWORKS |
ru_RU |
dc.subject |
CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS |
ru_RU |
dc.title |
ПРИМЕНЕНИЕ СВЁРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗО |
ru_RU |
dc.type |
Articles in Russian journals and collections |
ru_RU |
|