Романов А.А.

Романов Александр Андреевич – аспирант, кафедра общей физики, физико-технический факультет, Тверской государственный университет, г. Тверь

Аннотация: специализированная искусственная нейронная сеть, основным направлением которой является эффективное распознавание изображений, входит в состав технологий глубинного обучения.

Ключевые слова: распознавание изображений, технология глубинного обучения, операция свертки, полносвязная нейронная сеть.

Список литературы

1. Deshpande A. A Beginner's Guide To Understanding Convolutional Neural Networks / Deshpande // [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://adeshpande3.github.io/ ( дата обращения: 10.01.2018).
2. Hubel D.H. Brain mechanisms of vision. / D. Hubel, T. Wiesel // Scientific American, 1979. P. 150-162.
3. Le Cun Y. Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition / LeCun, B. Boser, J.S. Denker, D. Henderson, R.E. Howard, W. Hubbard, L.D. Jackel // Neural Computation. 1 (4). P. 541-551.

Ссылка для цитирования данной статьи

		Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.
Полная ссылка для цитирования. Романов А.А. СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ // Научные исследования №1(21). 2018 / XXI Международная научно-практическая конференция «Научные исследования: ключевые проблемы III тысячелетия» (Россия. Москва. 10 января 2018). С. {см. журнал}. Краткая ссылка. Романов А.А. СВЕРТОЧНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ // Научные исследования №1(21). 2018. С. {см. журнал}.

Поделитесь данной статьей, повысьте свой научный статус в социальных сетях

Tweet