Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorПрус, Б. В.uk
dc.contributor.authorРакитянська, Г. Б.uk
dc.date.accessioned2024-03-08T10:22:34Z
dc.date.available2024-03-08T10:22:34Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationПрус Б. В. Методи та програмні засоби трансферного навчання для агрегування медіа контенту у мобільних додатках [Електронний ресурс] / Б. В. Прус, Г. Б. Ракитянська // Матеріали LII Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2023/paper/view/18613.uk
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/39288
dc.description.abstractРозробляються методи та програмні засоби трансферного навчання для агрегування медіа контенту у мобільних додатках. Методи трансферного навчання для агрегування медіа контенту у мобільних додатках розробляються на основі відкритої програмної бібліотеки TensorFlow з використанням технологій кластеризації зображень. Програмні засоби розробляються у вигляді мобільного додатку для платформ iOS та Android актуальних на даний час версій за допомогою використання програмного каркасу Flutter та мов програмуванняuk
dc.description.abstractTransfer learning methods and software are being developed for aggregating media content in mobile applications.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LII Науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 21-23 червня 2023 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2023/paper/view/18613
dc.subjectтрансферне навчанняuk
dc.subjectмобільний додатокuk
dc.subjectflutteruk
dc.subjectкластеризація зображеньuk
dc.subjecttransfer learninguk
dc.subjectmobile applicationuk
dc.subjectflutteruk
dc.subjectimage clusteringuk
dc.titleМетоди та програмні засоби трансферного навчання для агрегування медіа контенту у мобільних додаткахuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc681.5015:007
dc.relation.references1.Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 3rd Edition, Aurlien Gron, 2022 24. 2.Pramod Singh. Learn Tensor Flow 2.0. 1st edition, Apress, 2020. 343 . 3.Blakeney, C., Li, X., Yan, Y., Zong, Z.: Parallel blockwise knowledge distillation for deep neural network compression. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 32(7), 1765-1776 (2021). 4.Li, H., Wang, N., Ding, X., Yang, X., Gao, X.: Adaptively learning facial expression representation via C-F labels and distillation, IEEE Transactions on Image Processing 30, 2016-2028 (2021). 5.Gou, J., Yu, B., Maybank, S., Tao, D.: Knowledge distillation: A survey. International Journal of Computer Vision 129, 17891819 (2021).


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію