• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Квашенников, Владислав Валентинович. Функциональные преобразования при распознавании образов в нейронных сетях = Functional transformations of images in neural networks / В. В. Квашенников. - DOI 10.18127/j20700814-202205-04. - Текст : непосредственный // Информационно-измерительные и управляющие системы : международный научно-технический журнал. - 2022. - Т. 20, N 5. - С. 15-24. - ISSN 2070-0814.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26
    28.23.15004.93

    Рубрики:
    Нейронные сети -- Применение
    Искусственный интеллект -- Применение
    Распознавание образов

    Кл.слова (ненормированные): эффективный код образа -- инвариантные преобразования -- сфера образа -- распознавание образов -- искусственные нейронные сети -- нейронные сети -- нейросеть
    Аннотация: Нейронные сети (НС), представляющие собой высокопроизводительные отказоустойчивые вычислительные устройства с параллельной организацией работы, широко применяются для решения прикладных задач при распознавании образов, классификации, кластеризации, аппроксимации многомерных отображений, нелинейной фильтрации, для прогнозирования временных рядов, управления сетями связи, различения сигналов и др. Кроме того, НС универсальны, обучаемы и являются инвариантными функциональными преобразователями образов. В статье рассматрены свойства функциональных преобразований при распознавании образов в НС. Описаны свойства функциональных преобразований образов входных воздействий в эффективный код полного образа с использованием НС. Рассмотрена НС как универсальный, обучаемый и инвариантный преобразователь входной избыточной последовательности образа в эффективный код образа. Представлена сложная НС в виде последовательнопараллельного соединения относительно простых модулей НС, выполняющих функциональные преобразования образов небольшой размерности. Рассмотрен пример распознавания лица человека.
    Экз-ры полностью ee51b501ef50d46aa12737da8fe65511/2022/20/5
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -313078-379477)

    Шифр в сводном ЭК: 3e25db7e942845e073516115546a585b




    Заказ фрагмента документа ₽