Show simple item record

dc.contributor.authorPodoliak, В.
dc.contributor.authorFilimonova, Т.
dc.date.accessioned2024-07-03T08:35:03Z
dc.date.available2024-07-03T08:35:03Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationPodoliak В. Development of a variational autoencoder for handwritten digit recognition / Podoliak Bohdan, Filimonova Tetiana // Інформаційні технології: теорія і практика : тези доповідей I (VII) міжнародної науково-практичної конференції здобувачів вищої освіти і молодих учених (Дніпро 20-22 березня 2024) – Дніпро : Свідлер А.Л., 2024. – С. 160-162.uk_UA
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167229
dc.description.abstractWith each passing day, the application of neural networks becomes increasingly noticeable in various fields of activity. Scientists and researchers strive to develop new and improve existing neural networks to address issues in forecasting, creative tasks, medicine, and particularly image recognition. An essential tool in achieving this goal is variational autoencoders. A Variational Autoencoder (VAE) is a type of neural network applied for encoding data into a latent space. The latent space is a space with lower dimensionality than the data space.uk_UA
dc.language.isoenuk_UA
dc.subjectваріаційний автокодер (VAE)uk_UA
dc.subjectавтошифровачuk_UA
dc.subjectрозпізнання рукописних цифрuk_UA
dc.subjectvariational autoencoder (VAE)uk_UA
dc.subjectautoencryptoruk_UA
dc.subjectrecognition of handwritten numbersuk_UA
dc.titleDevelopment of a variational autoencoder for handwritten digit recognitionuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
dc.identifier.udk004.627uk_UA


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record