• ВХОД
  •  

    Полное описание

    Гнидко, К. О. Анализ степени пригодности открытых баз данных аннотированных изображений для глубокого обучения нейросетей в задачах обеспечения информационно-психологической безопасности / К. О. Гнидко, М. А. Еремеев, С. В. Пилькевич, Т. Р. Сабиров. - Текст : непосредственный // Российский новый университет. Вестник Российского нового университета. Серия "Сложные системы: модели, анализ и управление" : научный журнал. - 2021. - N 1. - С. 111-117. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 2414-9187.

    ГРНТИ УДК
    28.23.37004.032.26

    Рубрики:
    Нейронные сети -- Применение в автоматике

    Кл.слова (ненормированные): сверточные нейросети -- машинное обучение -- информационно-психологическая безопасность -- сеть Интернет -- аннотированные изображения
    Аннотация: Представлена методика проведения анализа степени пригодности открытых баз данных аннотированных изображений для глубокого обучения нейросетей с целью обеспечения информационно-психологической безопасности пользователей сети Интернет. Проведено исследование соответствия модели представления и распознавания визуальных образов сверточными нейронными сетями и особенностей зрительного восприятия этих изображений человеком. Осуществлен сравнительный анализ результатов экспериментальных исследований по визуализации карт признаков обученной сверточной сети и точек фиксации взгляда испытуемых для одних и тех же визуальных стимулов. Предложены подходы к повышению качества результатов подобных исследований в дальнейшем.
    Доп. точки доступа:
    Еремеев, М.А.
    Пилькевич, С. В.
    Сабиров, Т.Р.

    Экз-ры полностью 17d4f2f3c3259429ddb3991037683940/2021/1
    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): -008642-790301)

    Шифр в сводном ЭК: cd2d31f032bf1fa81b2e342d1006e26c




    Заказ фрагмента документа ₽