Полное описание

Кочнев, А. А. Развитие сверточных нейронных сетей для решения задач классификации и локализации / А. А. Кочнев. - DOI 10.37882/2223-2966.2022.11.14. - Текст : непосредственный // Соврем. наука: актуал. проблемы теории и практики. Сер. Естеств. и техн. науки : научно-практический журнал. - 2022. - N 11. - С. 104-108. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2223-2966.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.37	004.85
28.23.25	004.032.26
28.23.15	004.93

Рубрики:
Искусственный интеллект
Нейронные сети -- Сверточные
Компьютерное зрение

Кл.слова (ненормированные): сверточные нейронные сети -- задачи классификации и локализации -- обучение нейронных сетей -- задачи распознавания -- компьютерное зрение
Аннотация: За последние несколько лет использование подходов к распознаванию образов, объектов, оптико-электронных устройств, предназначенных для визуального контроля или автоматического анализа изображений в сочетании с методами компьютерного зрения, основанных на использовании нейронных сетей, доказало свою эффективность в решении различных задач. Сверточные сети, являясь ключевым элементом большинства систем интеллектуального анализа данных, способны влиять на процессы, происходящие в различных системах за счет взаимосвязи между данными о конкретном событии и возможностями прогнозирования будущих событий. Однако развитие в области адаптации и использования нейронных сетей для решения задач локализации и классификации происходит очень медленно. И если часть проблем в указанной сфере, связанных с распознаванием объектов, уже удалось преодолеть путем обучения нейронных сетей на основе элементарных алгоритмов, то такие проблемы, как производительность нейронных сетей и выбор оптимальных алгоритмов обучения сетей для указанных целей, по-прежнему не решены. В статье автор рассматривает основные теоретические проблемы развития сверточных нейронных сетей для решения задач классификации и локализации и приходит к выводу о том, что в настоящее время назрела необходимость разработки подходов к более быстрому и точному обучению сетей. При этом такие подходы должны быть комплексными и ориентированными не только на решение проблемы увеличения количества обрабатываемой информации без потери качества работы сети, но и на увеличение количества слоев нейронной сети без потери точности ее работы и производительности.

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): -671823-302209)

Шифр в сводном ЭК: 508fba2fc7e2b9d110a2a124e6e15830

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽