Сравнительный анализ архитектур RNN для решения задач классификации при обработке видео

Abstract

Выбор архитектуры нейронной сети для решения задачи классификации и распознавания образов является весьма важным этапом, влияющим как на скорость обучения сети, так и на точность и уровень ошибок полученной модели. В данной работе проводится сравнительных анализ различных архитектур реккурентных нейронных сетей на примере решения задачи классификации объектов в видеопотоке.