Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://dspace.megu.edu.ua:8443/jspui/handle/123456789/4459
Назва: | АДАПТАЦІЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ КОХОНЕНА ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ МАСШТАБОВАНИХ ОБРАЗІВ |
Інші назви: | Матеріали Міжнародної науково-практичної конференції (м. Рівне, 19 жовтня 2023 року) |
Автори: | Сяський, В. А. Бабич, С. М. Сінчук, А. М. |
Ключові слова: | кластеризація образів Counter Propagation Back Propagation Feed Forward прошарок Кохонена нейронні мережі нейрон-переможець кластери скалярний добуток векторів сфера Рімана |
Дата публікації: | 2023 |
Видавництво: | ПВНЗ «Міжнародний економіко-гуманітарний університет імені академіка Степана Дем’янчука» |
Бібліографічний опис: | Сяський В. А. Адаптація нейронних мереж Кохонена для кластеризації масштабованих образів / В. А. Сяський, С. М. Бабич, А. М. Сінчук // Інноваційні дослідження та перспективи розвитку науки і техніки у ХХІ столітті : зб. тез доп. учасників Міжнар. наук.-практ. конф. до 30-річчя Приват. вищ. навч. закл. «Міжнар. економ.-гуманітар. ун-т ім. акад. Степана Дем’янчука» (м. Рівне, 19 жовт. 2023 р.). - Рівне : ВПНЗ "МЕГУ", 2023. - Ч 3. - С. 202-206. |
Короткий огляд (реферат): | Робота із даними і знаннями лежить в основі більшості завдань та рішень штучного інтелекту. Під час проєктування та розробки систем штучного інтелекту дані і знання проходять аналогічну трансформацію – від більш загальних множин і відношень до більш вузьких, конкретизованих для даної предметної області. Серед задач, що виникають при цьому і потребують вирішення, одними із базових є класифікація та кластеризація образів. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | https://dspace.megu.edu.ua:8443/jspui/handle/123456789/4459 |
Розташовується у зібраннях: | ІННОВАЦІЙНІ ДОСЛІДЖЕННЯ ТА ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ НАУКИ І ТЕХНІКИ У ХХІ СТОЛІТТІ. ЧАСТИНА III |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
збірник_тез_наукових_доповідей_частина_3-202-206.pdf | Адаптація нейронних мереж Кохонена для кластеризації масштабованих образів | 667.62 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.