Проблемні аспекти класифікації зображень на основі згорткових нейронних мереж

Шемет, Є. О.; Шемет, Т. О.; Яровий, А. А.

Проблемні аспекти класифікації зображень на основі згорткових нейронних мереж

dc.contributor.author	Шемет, Є. О.	uk
dc.contributor.author	Шемет, Т. О.	uk
dc.contributor.author	Яровий, А. А.	uk
dc.title	Проблемні аспекти класифікації зображень на основі згорткових нейронних мереж	en
dc.date.issued	2019
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.identifier.citation	Шемет Є. О. Проблемні аспекти класифікації зображень на основі згорткових нейронних мереж [Electronic resource] / Є. О. Шемет, Т. О. Шемет, А. А. Яровий // Матеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 13-15 березня 2019 р. – Електрон. текст. дані. – 2019. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2019/paper/view/7503.	uk
dc.relation.ispartof	Матеріали XLVIII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 13-15 березня 2019 р.	uk
dc.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2019/paper/view/7503
dc.identifier.udc	004.032.26
dc.identifier.uri	http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/27013
dc.description.abstract	In the given research, the problem aspects of the convolutional neural networks image classification, namely the data stream and the discrepancy of the image zones responding to the network, to the zones containing the important information were analyzed. Approaches to visualization and interpretation of the results of convolutional neural networks work are considered.	en
dc.description.abstract	В ході проведеного дослідження проаналізовані проблемні аспекти класифікації зображень на основі згорткових нейронних мереж, а саме витік даних та невідповідність зон зображення, на які реагує мережа, зонам що містять важливу інформацію. Розглянуто підходи до візуалізації та інтерпретації результатів роботи згорткових нейронних мереж.	uk
dc.subject	згорткові нейронні мережі	uk
dc.subject	візуалізація	uk
dc.subject	карта виразності	uk
dc.subject	LIME	uk
dc.subject	convolutional neural networks	en
dc.subject	visualization	en
dc.subject	saliency map	en
dc.subject	LIME	en
dc.type	Thesis
dc.language.iso	uk_UA	uk_UA
dc.relation.references	Kozemiako, V. P., Kolesnytskyj, O. K., Lischenko, T. S., Wojcik, W., & Sulemenov, A. (2013). Optoelectronic spiking neural network. Paper presented at the Proceedings of SPIE - the International Society for Optical Engineering, 8698 doi:10.1117/12.2019340 Retrieved from www.scopus.com	en
dc.relation.references	Karen Simonyan, Andrea Vedaldi, Andrew Zisserman. Deep Inside Convolutional Networks: Visualising Image Classification Models and Saliency Maps. – Cornell University Library, 2014 – [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://arxiv.org/abs/1312.6034	en
dc.relation.references	Marco Tulio Ribeiro, Sameer Singh, Carlos Guestrin. “Why Should I Trust You?” Explaining the Predictions of Any Classifier. – Cornell University Library, 2016 – [Електронний ресурс] –Режим доступу: https://arxiv.org/abs/1602.04938	en
dc.date.accessioned	2019-12-05T10:31:58Z
dc.date.available	2019-12-05T10:31:58Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: 7503.pdf
Розмір:: 487,27 KB
Формат:: Adobe Portable Document Format

Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: license.txt
Розмір:: 17 B
Формат:: Plain Text
Опис:

Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії (2019)