Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43316
Title: Выбор архитектуры нейронной сети для задачи распознавания физической активности
Other Titles: Selecting neural network architecture for task of physical activity recognizing
Authors: Маринич, П. С.
Борискевич, А. А.
Keywords: материалы конференций;нейронные сети;сверточные нейронные сети;neural network;convolutional neural network
Issue Date: 2021
Publisher: БГУИР
Citation: Маринич, П. С. Выбор архитектуры нейронной сети для задачи распознавания физической активности / Маринич П. С., Борискевич А. А. // Кодирование и цифровая обработка сигналов в инфокоммуникациях : материалы международной научно-практической конференции, Минск, 19 апреля 2021 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. К. Конопелько, В. Ю. Цветков, Л. А. Шичко. – Минск : БГУИР, 2021. – С. 9–12.
Abstract: Выбрана оптимальная архитектура нейронной сети для распознавания физической активности. Описана архитектура работы сверточной нейронной сети. Обоснован выбор среды разработки.
Alternative abstract: The optimal neural network architecture for recognizing physical activity is selected. The architecture of the convolutional neural network is described. The choice of the development environment is justified.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43316
Appears in Collections:Кодирование и цифровая обработка сигналов в инфокоммуникациях (2021)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Marinich_Vybor.pdf546.84 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.