Показати скорочений опис матеріалу
dc.contributor.author | Сяський, В. А. | |
dc.contributor.author | Бабич, С. М. | |
dc.contributor.author | Сінчук, А. М. | |
dc.date.accessioned | 2024-01-03T10:17:59Z | |
dc.date.available | 2024-01-03T10:17:59Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.citation | 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. | en_US |
dc.identifier.uri | https://dspace.megu.edu.ua:8443/jspui/handle/123456789/4459 | |
dc.description.abstract | 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. | en_US |
dc.publisher | ПВНЗ «Міжнародний економіко-гуманітарний університет імені академіка Степана Дем’янчука» | en_US |
dc.subject | кластеризація образів | en_US |
dc.subject | Counter Propagation | en_US |
dc.subject | Back Propagation | en_US |
dc.subject | Feed Forward | en_US |
dc.subject | прошарок Кохонена | en_US |
dc.subject | нейронні мережі | en_US |
dc.subject | нейрон-переможець | en_US |
dc.subject | кластери | en_US |
dc.subject | скалярний добуток векторів | en_US |
dc.subject | сфера Рімана | en_US |
dc.title | АДАПТАЦІЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ КОХОНЕНА ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ МАСШТАБОВАНИХ ОБРАЗІВ | en_US |
dc.title.alternative | Матеріали Міжнародної науково-практичної конференції (м. Рівне, 19 жовтня 2023 року) | en_US |
dc.type | Article | en_US |