Показати скорочений опис матеріалу

dc.contributor.authorХабарлак, К. С.
dc.date.accessioned2023-07-06T08:37:45Z
dc.date.available2023-07-06T08:37:45Z
dc.date.issued2023
dc.identifier.citationХабарлак К. С. Конфігурація після навчання нейронної мережі для сегментації зображень / Хабарлак К. С. // «Наукова весна» 2023 : матеріали 13-ої Всеукраїнської наук.-техн. конф. студ., аспірантів та молодих вчених, Дніпро, 1-3 березня 2023 року– Дніпро : НТУ «ДП», 2023. – С. 194-195uk_UA
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/164047
dc.description.abstractСегментація зображень використовується для вирішення багатьох практичних задач, таких аналіз медичних знімків, фотографій навколишнього середовища тощо. Найбільшу якість вирішення даної задачі демонструють згорткові нейронні мережі. Проблема є обчислювально складною. Великий час виконання нейронних мереж ускладнює їх впровадження на мобільних пристроях [1], особливо враховуючи той факт, що архітектуру нейронної мережі (і, як наслідок, час передбачення) зазвичай неможливо змінити без повторного навчання нейронної мережі.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherНТУ ДПuk_UA
dc.subjectнейронна мережаuk_UA
dc.subjectсегментація зображеньuk_UA
dc.subjectінформаційні технологіїuk_UA
dc.titleКонфігурація після навчання нейронної мережі для сегментації зображеньuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.identifier.udk004.93uk_UA


Долучені файли

Thumbnail

Даний матеріал зустрічається у наступних фондах

Показати скорочений опис матеріалу