Полное описание
> Дроздов, Дмитрий Сергеевич . Анализ результата генерации изображений по текстовым описаниям с помощью многоэтапной генеративно-состязательной нейронной сети / Дроздов Дмитрий Сергеевич, Белов Юрий Сергеевич. - Текст : непосредственный // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : Всероссийская научно-техническая конференция (Калуга, 14-16 ноября 2023 года) : материалы конференции : [в 2 т.] / Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Калужский филиал МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2024. - Т. 1 . - С. 357-360. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-7038-6266-7.
ГРНТИ УДК 28.23.37 004.032.26-047.58 28.23.15 004.932-047.58
Рубрики: Нейронные сети -- Моделирование
Обработка изображений -- Моделирование
Кл.слова (ненормированные): генеративно-состязательные сети -- генерация изображений -- глубокое обучение
Аннотация: Произведено исследование процесса генерации изображений по текстовым описаниям с помощью многоэтапной генеративно-состязательной нейронной сети. Выполнен анализ различных компонентов модели, приведены примеры изображений, соответствующих различным конфигурациям модели. Результаты исследования подтверждают, что использование многоэтапной структуры приводит к повышению качества и реалистичности сгенерированных изображений. Установлено, что метод условного дополнения позволяет стабилизировать процесс обучения и повысить разнообразие сгенерированных изображений. Эксперименты с интерполяцией встраивания предложений подтверждают, что модель способна генерировать реалистичные изображения, точно отражающие изменения внешнего вида объектов на основе заданных текстовых описаний.
Доп. точки доступа: Белов, Юрий Сергеевич
Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). Калужский филиал
>
Экз-ры полностью af593a83f2aa1f2e31eef8dddc7bfb5f 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): -186764-015813)>
Шифр в сводном ЭК: d415cd222f8119e4988bc49460236589
Петрин, Дмитрий Александрович. Улучшение качества моделей машинного обучения в задачах классификации изображений на основе метода аугментации данных / Д. А. Петрин, С. С. Гришунов, Ю. С. Белов. - Текст : непосредственный // Изв. Ин-та инженер. физики : научно-технический журнал / Институт инженерной физики (ИИФ). - Серпухов : Ин-т инженер. физики, 2021. - N 1.- С.56-60. Панина, Виктория Сергеевна. Интеллектуальная парковочная система на основе сверточных нейронных сетей / В. С. Панина, Г. А. Амеличев, Ю. С. Белов. - Текст : непосредственный // Научное обозрение. Технические науки : журнал / "Академия Естествознания", НИЦ (Москва). - Москва : Академия Естествознания, 2022. - N 1. - с. 29-33 Черевко, Никита Александрович. Применение технологий машинного обучения в тестировании программного обеспечения / Н. А. Черевко, Ю. С. Белов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Высокие технологии и инновации в науке. ВТ : материалы Международной научной конференции, ноябрь 2021 : сборник избранных статей / Гуманитарный национальный исследовательский институт "Нацразвитие". - Санкт-Петербург : ГНИИ "Нацразвитие", 2021. - с. 127-129 Новикова, Софья Алексеевна. Использование генеративно-состязательной нейронной сети для восстановления поврежденных изображений / С. А. Новикова, Ю. С. Белов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Материалы конференций ГНИИ "Нацразвитие", март 2022 : сборник избранных статей. - Санкт-Петербург : ГНИИ "Нацразвитие", 2022. - с. 107-110 Смольянинов В.А. Проектирование программного комплекса обнаружения и распознавания дорожных знаков в потоковом видео / В. А. Смольянинов, Ю. С. Белов. - Текст : непосредственный // Научное обозрение. Технические науки : журнал / "Академия Естествознания", НИЦ (Москва). - Москва : Академия Естествознания, 2021. - N 4. - с. 16-21 Амеличев Г.Э. Использование биометрических данных в системах распознавания лиц / Г. Э. Амеличев, В. С. Панина, Ю. С. Белов. - Текст : непосредственный // Научное обозрение. Технические науки : журнал / "Академия Естествознания", НИЦ (Москва). - Москва : Академия Естествознания, 2021. - N 5. - с. 5-9 Хлопенкова А.Ю. Алгоритмы преобразования текста в речь на основе различных форм синтеза / А. Ю. Хлопенкова, С. С. Гришунов, Ю. С. Белов. - Текст : непосредственный // Научное обозрение. Технические науки : журнал / "Академия Естествознания", НИЦ (Москва). - Москва : Академия Естествознания, 2021. - N 5. - с. 20-23 Засыпкин Д.С. Архитектура системы "управления Умным домом" / Д. С. Засыпкин, Ю. С. Белов. - Текст : непосредственный // Науч. обозрение. Техн. науки : журнал / "Академия Естествознания", НИЦ (Москва). - Москва : Академия Естествознания, 2022. - N 2. - с. 10-15 Черевко Н.А. Автоматизация тестирования Android приложений с использованием методов машинного обучения / Н. А. Черевко, Ю. С. Белов. - Текст : непосредственный // Науч. обозрение. Техн. науки : журнал / "Академия Естествознания", НИЦ (Москва). - Москва : Академия Естествознания, 2022. - N 2. - с. 21-25 Гаранин Н.А. Модель цепочки поставок на основе технологий блокчейна и интернета вещей / Н. А. Гаранин, Ю. С. Белов. - Текст : непосредственный // Научное обозрение. Технические науки : журнал. - Москва : Академия Естествознания, 2022. - N 4.- С.5-10 Панина, Виктория Сергеевна. Построение интеллектуальной системы мониторинга как части интеллектуальной парковочной системы / В. С. Панина, Г. Э. Амеличев, Ю. С. Белов. - Текст : непосредственный // Научное обозрение. Технические науки : журнал. - Москва : Академия Естествознания, 2022. - N 4.- С.17-21 Чикишев, Андрей Денисович. Использование искусственного интеллекта и машинного обучения в тестировании программного обеспечения / А. Д. Чикишев, Ю. С. Белов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : всероссийская научно-техническая конференция, Калуга, 15-17 ноября 2022 года : материалы конференции / Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Калужский филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования "Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - Москва : Изд-во НУК ИУ МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2022.- С.48-52 Вялых, Софья Андреевна. Многоуровневый анализ голоса с применением искусственных нейронных сетей в задаче распознавания эмоций / С. А. Вялых, Ю. С. Белов. - Текст (визуальный) : непосредственный // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : всероссийская научно-техническая конференция, Калуга, 15-17 ноября 2022 года : материалы конференции / Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Калужский филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования "Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - Москва : Изд-во НУК ИУ МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2022.- С.66-70 Мосин, Евгений Дмитриевич. Генерация музыки с использованием двунаправленной рекуррентной нейронной сети / Е. Д. Мосин, Ю. С. Белов. - Текст : непосредственный // Научное обозрение. Технические науки : журнал / "Академия Естествознания", НИЦ (Москва). - Москва : Академия Естествознания, 2023. - N 1. - с. 10-14 Сергеев, Леонид Андреевич. Переобучение нейронной сети Inception-V3 в качестве бинарного классификатора / Сергеев Леонид Андреевич, Белов Юрий Сергеевич. - Текст : непосредственный // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : Всероссийская научно-техническая конференция (Калуга, 14-16 ноября 2023 года) : материалы конференции : [в 2 т.] / Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Калужский филиал МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2024. - Т. 1. - с. 354-356 Дроздов, Дмитрий Сергеевич. Анализ результата генерации изображений по текстовым описаниям с помощью многоэтапной генеративно-состязательной нейронной сети / Дроздов Дмитрий Сергеевич, Белов Юрий Сергеевич. - Текст : непосредственный // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : Всероссийская научно-техническая конференция (Калуга, 14-16 ноября 2023 года) : материалы конференции : [в 2 т.] / Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Калужский филиал МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2024. - Т. 1. - с. 357-360 Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : всероссийская научно-техническая конференция, Калуга, 15-17 ноября 2022 года: материалы конференции / Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Калужский филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования "Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), 2022. - 148, [1] с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Дроздов, Дмитрий Сергеевич. Анализ результата генерации изображений по текстовым описаниям с помощью многоэтапной генеративно-состязательной нейронной сети / Дроздов Дмитрий Сергеевич, Белов Юрий Сергеевич. - Текст : непосредственный // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : Всероссийская научно-техническая конференция (Калуга, 14-16 ноября 2023 года) : материалы конференции : [в 2 т.] / Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Калужский филиал МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2024. - Т. 1. - с. 357-360 Шубин А.А. Разработка технологического процесса изготовления детали : учебное пособие к выполнению курсового проекта по дисциплине "Технология производства наземных транспортно-технологических средств" / А. А. Шубин, 2018. - 65 с. - Текст : непосредственный. Шевелёв Д.В. Основы теории тепломассообмена : учебное пособие / Д. В. Шевелёв, А. А. Жинов, 2018. - 91 с. - Текст : непосредственный. Анкудинов А.А. Автоматизированное проектирование вихревой ступени насоса с цилиндрическим ротором и винтовым каналом : учебное пособие / А. А. Анкудинов, Е. В. Волчкова, 2019. - 23 с. - Текст : непосредственный. Волков А.В. Обработка инструментом из сверхтвёрдых материалов : лабораторный практикум по дисциплине "СТМ технология и особенности эксплуатации" / А. В. Волков, И. К. Устинов, 2019. - 73 с. - Текст : непосредственный. Шевелёв Д.В. Основы газовой динамики энергетических установок : учебное пособие / Д. В. Шевелёв, А. А. Жинов, 2018. - 148 с. - Текст : непосредственный. Шаталов В.К. Решение технологических задач листовой штамповки : учебное пособие / В. К. Шаталов, А. Г. Орлик, 2019. - 26, [1] с. - Текст : непосредственный. Шаталов В.К. Выбор видов, последовательности механической обработки поверхности заготовки и средств технологического оснащения в зависимости от исходных данных решаемой задачи : учебное пособие / В. К. Шаталов, 2019. - 58 с. - Текст : непосредственный. Вершинин Е.В. Введение в ASSEMВLER архитектуры X86 и технологии компьютерных сетей : учебное пособие / Е. В. Вершинин, 2018. - 84 с. - Текст : непосредственный. Орлик Г.В. Анализ технологических возможностей способов сварки : учебное пособие по курсу "Технологии конструкционных материалов" / Г. В. Орлик, А. Г. Орлик, 2019. - 66 с. - Текст : непосредственный. Орлик Г.В. Физические основы процесса сварки металлов. Классификация видов сварки. Виды сварки : учебное пособие по курсу "Технологии конструкционных материалов" / Г. В. Орлик, А. Г. Орлик, 2019. - 23 с. - Текст : непосредственный. Орлик Г.В. Сварочное производство : учебное пособие по курсу "Технологии конструкционных материалов" / Г. В. Орлик, А. Г. Орлик, 2019. - 66 с. - Текст : непосредственный. Шаталов В.К. Оценка технологичности конструктивных форм деталей, изготавливаемых обработкой резанием : учебно-методическое пособие / В. К. Шаталов, 2019. - 38 с. - Текст : непосредственный. Орлик Г.В. Обоснование выбора способа сварки плавлением : учебное пособие по курсу "Технологии конструкционных материалов" / Г. В. Орлик, А. Г. Орлик, В. К. Шаталов, 2019. - 23 с. - Текст : непосредственный. Вершинин Е.В. Системное администрирование Linux, программирование в Shell : учебно-методическое пособие / Е. В. Вершинин, 2018. - 43 с. - Текст : непосредственный. Шаталов, Валерий Константинович. Формирование оксидных пленок при микродуговом оксидировании крупногабаритных деталей из титановых сплавов : учебное пособие / В. К. Шаталов, А. Л. Лысенко; под редакцией В. К. Шаталова, 2019. - 118 с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Морозенко М.И. Основное оборудование для очистки газовых систем : учебно-методическое пособие / М. И. Морозенко, С. Н. Никулина, 2018. - 41 с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Мазин А.В. Техническая защита информации в информационных системах : учебное пособие / А. В. Мазин, 2019. - 109 с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Савин, Владимир Юрьевич. Определение временных характеристик систем управления гидроприводов : учебно-методическое пособие по дисциплине "Математическое моделирование гидро- и пневмосистем" / В. Ю. Савин, 2020. - 59 с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Анкудинов, Александр Анатольевич. Автоматизированный расчет и проектирование осевихревой ступени насоса : учебное пособие / А. А. Анкудинов, А. А. Зубов, Ю. Ю. Мисягина, 2019. - 54 с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Мазин, А. В. Сертификация средств защиты информации : учебное пособие для студентов, обучающихся по специальности "Информационная безопасность автоматизированных систем". Ч. 1, 2018. - 71 с. - Текст : непосредственный. Показать все результаты Мурынин А.Б. Принципы оптимизации информативных признаков в задаче автоматического распознавания лица человека компьютерной системой / А. Б. Мурынин, В. И. Цурков, 1997. - 34 с.ил. - Текст : непосредственный. Яшкин Ю.Н. Конструирование оптических приборов. Оптико-механические сканирующие устройства / Ю. Н. Яшкин, А. А. Цуканов, 1989. - 49 c. - Текст : непосредственный. Оптические процессоры для обработки изображений и сигналов : сборник научных трудов / Физико-технический ин-т им. А. Ф. Иоффе (Ленинград), 1989. - 170 с. - Текст : непосредственный. Digital image processing and analysis / Ed.:R.Chelappa, A.A.Sawchuk. Vol. 1 : Digital image processing, 1985. - X,721 p. p. - Текст : непосредственный. Artificial neural networks : сборник научных трудов / Ed. N. Morgan, 1990. - VIII,130 p. p. - Текст : непосредственный. Vemuri V.R. Artificial neural networks:concepts and control applications / V. R. Vemuri, 1992. - 509 p. - Текст : непосредственный. Artificial neural networks:concepts and theory / Сост.Compl.: P. Mehra, B. W. Wah, 1992. - XI,667 p. p. - Текст : непосредственный. Nearest neighbor (NN) norms:NN patern classification techniques / Ed. B. V. Dasarathy, 1991. - XII,447 p. p. - Текст : непосредственный. Воронцов К.В. Локальные базисы в алгебраическом подходе к проблеме распознавания : специальность 01.01.09 "Дискретная математика и математическая кибернетика" : автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук / К. В. Воронцов, 1999. - 20 с. - Текст : непосредственный. Скиданов Р.В. Оптические методы формирования поля направлений и поля пространственных частот : специальность 01.04.01 "Приборы и методы экспериментальной физики" : автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.физ.-мат.наук / Р. В. Скиданов, 1998. - 15 с. - Текст : непосредственный. Pattern recognition and image analysis / D. Hutchison, J. C. Mitchell, F. Mattern [et al.], 2009 r=on-line. - Текст : электронный. Multiple classifier systems / SpringerLink (Online service), 2009 r=on-line. - Текст : электронный. Combinatorial pattern matching / D. Hutchison, D. Terzopoulos, M. Sudan [et al.], 2009 r=on-line. - Текст : электронный. Ma K. The recognition of permutation functions / K. Ma, 1995. - 95 p. - Текст : непосредственный. Tomboulian S. Introduction to a system for implementing neural net connections on SIMD architectures : монография / S. Tomboulian, S.a. - 13 p. - Текст : непосредственный. Вин Тхей.Система статистического анализа и нейросетевого распознавания текстурных изображений : специальность 05.13.11 "Математическое и программное обеспечение вычислительных машин,комплексов и компьютерных сетей" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / Вин Тхей, 2007. - 18 с. - Текст : непосредственный. Network : Computation Neural Systems. - Журнал выходит с 1990г. - Текст : непосредственный. Апальков И.В. Усовершенствование алгоритмов удаления шума из изображений на основе модифицированных критериев оценки качества : специальность 05.12.04 "Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения " : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / И. В. Апальков, 2008. - 24 с. - Текст : непосредственный. Рябинин К.Б. Обработка и распознавание трехмерных изображений групповых точечных объектов и точечных полей на базе их кватернионных моделей / К. Б. Рябинин, 2008. - 21 с. - Текст : непосредственный. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский, 2004. - 343 с. - Текст : непосредственный. Показать все результаты Пархоменко С.С. Нейросетевое моделирование и эволюционное планирование процессов в сетях добровольных вычислений / С. С. Пархоменко, 2015. - 20 с. - Текст : непосредственный. Лицевая сторона карточки Обратная сторона карточки
Применение и развитие нейросетевого моделирования для решения фундаментальных задач в науке и технике : материалы Международной молодежной научно-практической конференции, 3-4 декабря 2018 года, г. Новочеркасск / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова [и др.], 2018. - 194 с. - Текст : непосредственный. Бутусов О.Б. Математические основы и компьютерные методы моделирования нейронных сетей : учебное пособие / О. Б. Бутусов, Н. И. Редикульцева, О. П. Никифорова, 2019. - 72 с. - Текст : непосредственный. Филиппов Ф.В. Моделирование нейронных сетей глубокого обучения : учебное пособие / Ф. В. Филиппов, 2019. - 78 с. - Текст : непосредственный. Хливненко Л.В. Практика нейросетевого моделирования / Л. В. Хливненко, 2015. - 214 с. - Текст : непосредственный. Иванов С.А. Устойчивость дискретных моделей стандартных конфигураций нейронных сетей с запаздывающими взаимодействиями : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук: 05.13.18 / С. А. Иванов, 2013. - 16 с. - Текст : непосредственный. Грязин Е.А. Разработка и исследование нейросупертранспьютерных моделей биологических нейросетей : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук: 05.13.13, 05.13.16 / Е. А. Грязин, 1998. - 16 с. - Текст : непосредственный. Сергеев А.П. Введение в нейросетевое моделирование : учеб. пособие / А. П. Сергеев, Д. А. Тарасов; под общ. ред. А. П. Сергеева, 2017. - 127 с. - Текст : непосредственный. Моделирование процессов ввода и обработки двумерных и трехмерных объектов : Метод. рекомендации / АН БССР, Ин-т техн. кибернетики, 1990. - 102 c. - Текст : непосредственный. Филиппов Ф.В. Моделирование нейронных сетей на R : учеб. пособие / Ф. В. Филиппов, 2016. - 83 с. - Текст : непосредственный. Панкратов В.А. Некоторые модели клеточных нейронных сетей и их исследование : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук: 05.13.16 / В. А. Панкратов, 2000. - 22 с. - Текст : непосредственный. Мищенко А.В. Модель сознательного внимания и биоподобного анализа изображений на базе ансамбля АРТ-нейросетей : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук: 05.13.18 / А. В. Мищенко, 2010. - 19 с. - Текст : непосредственный. Li S.Z. Markov random field modeling in image analysis / S. Z. Li, 2009 r=on-line. - Текст : электронный. Rigatos G.G. Advanced Models of Neural Networks : Nonlinear Dynamics and Stochasticity in Biological Neurons / G. G. Rigatos, 2015 r=on-line. - Текст : электронный. Щапин Д.С. Экспериментальное и теоретическое исследование автогенераторных моделей нейронных систем : автореф. дис. .. канд. физ.-мат. наук: 01.04.03 / Д. С. Щапин, 2011. - 15 с. - Текст : непосредственный. Грачева И.А. Алгоритмы обработки изображений на основе вероятностной гамма-нормальной модели : специальность 05.13.18 "Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ": автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук / Грачева Инесса Александровна, 2019. - 16 с. - Текст : непосредственный. Дементьев В.Е. Обработка многомерных пространственно неоднородных изображений на основе смешанных моделей : 05.13.17 - Теоретические основы информатики: автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук / Дементьев Виталий Евгеньевич, 2019. - 36 с. - Текст : непосредственный. Тынченко, Вадим Сергеевич. Модели и методы распределенного проектирования искусственных нейронных сетей : монография / В. С. Тынченко, В. В. Тынченко, В. В. Кукарцев, 2021. - 196, [1] с. - Текст (визуальный) : непосредственный. Алексеева, Венера Арифзяновна. Сравнительный анализ нейросетевых моделей управления состоянием технического объекта / В. А. Алексеева. - Текст (визуальный) : непосредственный // Интегрированные системы управления : сборник научных трудов по материалам Научно-технической конференции, 18-19 мая 2021 г., Ульяновск / Акционерное общество "Концерн "Моринформсистема-Агат", Федеральный научно-производительный центр акционерное общество "Научно-производственное объединение "Марс". - Ульяновск : НПО "Марс", 2021. - с. 11-17 Показать все результаты Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : Всероссийская научно-техническая конференция (Калуга, 14-16 ноября 2023 года) : материалы конференции : [в 2 т.] / Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Калужский филиал МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). Т. 1, 2024. - 426 с. - Текст : непосредственный. Решетников, Георгий Александрович. Построение предиктивной модели сухой вентиляторной градирни методами нейросетевого моделирования / Решетников Георгий Александрович, Порываев Олег Павлович, Милосердов Владислав Олегович. - Текст : непосредственный // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : Всероссийская научно-техническая конференция (Калуга, 14-16 ноября 2023 года) : материалы конференции : [в 2 т.] / Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Калужский филиал МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2024. - Т. 1. - с. 157-161 Сергеев, Леонид Андреевич. Переобучение нейронной сети Inception-V3 в качестве бинарного классификатора / Сергеев Леонид Андреевич, Белов Юрий Сергеевич. - Текст : непосредственный // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : Всероссийская научно-техническая конференция (Калуга, 14-16 ноября 2023 года) : материалы конференции : [в 2 т.] / Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Калужский филиал МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2024. - Т. 1. - с. 354-356 Дроздов, Дмитрий Сергеевич. Анализ результата генерации изображений по текстовым описаниям с помощью многоэтапной генеративно-состязательной нейронной сети / Дроздов Дмитрий Сергеевич, Белов Юрий Сергеевич. - Текст : непосредственный // Наукоемкие технологии в приборо- и машиностроении и развитие инновационной деятельности в вузе : Всероссийская научно-техническая конференция (Калуга, 14-16 ноября 2023 года) : материалы конференции : [в 2 т.] / Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет), Калужский филиал МГТУ им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет). - Москва : Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2024. - Т. 1. - с. 357-360 Заказать
Заказ фрагмента документа ₽