dc.contributor.author | Tomka, Yu. Ya. | en |
dc.contributor.author | Talakh, M. V. | en |
dc.contributor.author | Dvorzhak, V. V. | en |
dc.contributor.author | Ushenko, O. G. | en |
dc.date.accessioned | 2023-03-30T13:38:39Z | |
dc.date.available | 2023-03-30T13:38:39Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | Implementation of a convolutional neural network using TensorFlow machine learning platform [Text] / Yu. Ya. Tomka, M. V. Talakh, V. V. Dvorzhak, O. G. Ushenko // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2022. – № 2. – С. 55-65. | en |
dc.identifier.issn | 1681-7893 | |
dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36599 | |
dc.description.abstract | The generalized algorithm of a typical convolutional neural network realization by means of TensorFlow machine learning library is considered. The peculiarities of the coding implementation of the convolutional neural network in the image recognition problem are analyzed with the example of the MNIST datаset. | en |
dc.description.abstract | Розглянута узагальнена алгоритміка реалізації типової архітектури згорткової нейронної мережі засобами бібліотеки машинного навчання TensorFlow. Проаналізовані особливості кодової імплементації згорткової нейронної мережі у задачі розпізнавання зображень на прикладі датасету MNIST. | uk |
dc.language.iso | en | en |
dc.publisher | ВНТУ | uk |
dc.relation.ispartof | Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. № 2 : 55-65. | uk |
dc.relation.uri | https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/621 | |
dc.subject | Computer Vision | en |
dc.subject | Convolutional Neural Network | en |
dc.subject | CNN | en |
dc.subject | Deep Learning | en |
dc.subject | Image Classification | en |
dc.subject | Image Understanding | en |
dc.subject | комп’ютерний зір | uk |
dc.subject | згорточна нейронна мережа | uk |
dc.subject | CNN | en |
dc.subject | глибоке навчання | uk |
dc.subject | класифікація зображень | uk |
dc.subject | розуміння зображень | uk |
dc.title | Implementation of a convolutional neural network using TensorFlow machine learning platform | en |
dc.type | Article | |
dc.identifier.udc | 004.93 | |
dc.relation.references | Y. Lecun. Gradient-based Learning Applied to Document Recognition [Електронний ресурс] / Y.Lecun, L. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner. – 1998. – Access Mode: http://yann.lecun.com/exdb/publis/ pdf/lecun-01a.pdf. | en |
dc.relation.references | Krizhevsky. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks [Електронний ресурс] / A. Krizhevsky, S. Sutskever, G. Hinton – Access Mode: http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classifica-tion-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf. | en |
dc.relation.references | M. Zeiler. Visualizing and Understanding Convolutional Networks [Електронний ресурс] / M. Zeiler, R. Fergus. – 2013. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/1311.2901v3.pdf. | en |
dc.relation.references | C. Szegedy. Going Deeper with Convolutions [Електронний ресурс] / C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia та ін. – 2014. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf. | en |
dc.relation.references | K. Simonyan. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition [Електронний ресурс] / K. Simonyan, A. Zisserman. – 2015. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf. | en |
dc.relation.references | K. He. Deep Residual Learning for Image Recognition [Електронний ресурс] / K. He, X. Zhang, S. Ren, J. Sun. – 2015. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/ 1512.03385.pdf. | en |
dc.relation.references | Ioffe S. Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training b y Reducing Internal Covariate Shift [Електронний ресурс] / S. Ioffe, C. Szegedy. – 2015. – Access Mode: https://arxiv.org/pdf/1502.03167.pdf. | en |
dc.relation.references | An open-source software library for Machine Intelligence [Електронний ресурс]. – 2018. – Access Mode: https://www.tensorflow.org/ | en |
dc.relation.references | LeCun Y. The MNIST - Database of handwritten digits [Електронний ресурс] / Y. LeCun, C. Cortes, C. Burges – Access Mode: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/. | en |
dc.relation.references | Python TensorFlow Tutorial – Build a Neural Network [Електронний ресурс]. – 2017. – Access Mode: http://adventuresinmachinelearning.com/python-tensorflow- tutorial/. | en |
dc.relation.references | Stochastic Gradient Descent – Mini-batch and more [Електронний ресурс]. – 2017. – Access Mode: http://adventuresinmachinelearning.com/stochastic-gradient-descent/. | en |
dc.relation.references | Improve your neural networks – Part 1 [TIPS AND TRICKS] [Електронний ресурс]. – 2017. – Access Mode: http://adventuresinmachinelearning.com/ improve-neural-networks-part-1/. | en |
dc.relation.references | The CIFAR-10 dataset / The CIFAR-100 dataset [Електронний ресурс] – Access Mode: https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html. | en |
dc.relation.references | Neural Networks Tutorial – A Pathway to Deep Learning [Електронний ресурс]. – 2017. – Access Mode: http://adventuresinmachinelearning.com/neural-networks-tutorial/. | en |
dc.relation.references | Stochastic Gradient Descent – Mini-batch and more [Електронний ресурс]. – 2017. – Access Mode: http://adventuresinmachinelearning.com/stochastic-gradient-descent/. | en |
dc.relation.references | TensorFlow. API Documentation. v.1.5. [Електронний ресурс]. – 2017. – Access Mode: https://www.tensorflow.org/api_guides/python/train. | en |
dc.relation.references | Olexander N. Romanyuk, and etc. "A function-based approach to real-time visualization using graphics processing units", Proc. SPIE 11581, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2020, 115810E (14 October 2020). | en |
dc.relation.references | L.I. Timchenko, N.I. Kokriatskaia, S.V. Pavlov, and etc. "Q-processors for real-time image processing", Proc. SPIE 11581, Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High Energy Physics Experiments 2020, 115810F (14 October 2020). | en |
dc.relation.references | Intellectual Technologies in Medical Diagnosis, Treatment and Rehabilitation: monograph / [S. In Pavlov, O.G. Avrunin, S.M. Zlepko, E.V. Bodyanskyi, etc.]; edited by S. Pavlov, O. Avrunin. - Vinnytsia: PP "TD "Edelveiss and K", 2019. -260 p. ISBN 978-617-7237-59-3 | en |
dc.relation.references | Intelligent Technologies of Computer Planning and Modeling in Medical Diagnosis, Treatment and Rehabilitation: monograph // edited by S.V. Pavlov, O.G. Avrunin, O.V. Hrushko - Zhytomyr: "Euro-Volyn" PE, 2021. - 202 p. ISBN 978-617-7992-15-7. | en |
dc.identifier.doi | 10.31649/1681-7893-2022-44-2-55-65 | |