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 РозмірФормат 
збірник_тез_наукових_доповідей_частина_3-202-206.pdfАдаптація нейронних мереж Кохонена для кластеризації масштабованих образів667.62 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.