Хабарлак, К. С.К. С.Хабарлак2023-03-092023-03-092022Хабарлак К. С. Нейро-мережева система класифікації із конфігурацією після навчання / Хабарлак К. С. // Молодь: наука та інновації : матеріали 10-ої всеукр. наук.-техн. конф. студентів, аспірантів і молодих учених, м. Дніпро, 23–25 листопада 2022 р. – Дніпро : НТУ ДП, 2022.- С. 378http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/162751Велика кількість практичних задач комп’ютерного зору потребують ефективного вирішення задачі класифікації зображень. Останніми роками найвищу якість класифікації демонструють згорткові нейронні мережі. Однак, такі мережі є обчислювально складними. Це є суттєвою проблемою на клієнтських пристроях (комп’ютерах, ноутбуках, мобільних телефонах), де обчислювальні можливості пристрою обмежені. Більш того, обчислювальні можливості комп’ютерів та смартфонів, бюджетних та коштовних гаджетів відрізняються на порядок [1]. Це шкодить більш широкому впровадженню нейронних мереж, адже в такому випадку одна нейронна мережа не може ефективно виконуватись на всіх категоріях вище перелічених пристроїв. Для вирішення зазначеної проблеми ми пропонуємо адаптивну після навчання мобільну нейронну мережу [2], яку можна навчити один раз, а після цього конфігурувати, змінюючи швидкість її виконання. Це дозволяє динамічно адаптувати швидкість та якість мережі в залежності від потреби користувача.ukнейронні мережіArticleм