| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Курочка, К. С. | - |
| dc.contributor.author | Башаримов, Ю. С. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2023-12-14T08:36:58Z | - |
| dc.date.available | 2023-12-14T08:36:58Z | - |
| dc.date.issued | 2023 | - |
| dc.identifier.citation | Курочка, К. С. Сравнительный анализ архитектур RNN для решения задач классификации при обработке видео / К. С. Курочка, Ю. С. Башаримов // Информационные технологии и системы 2023 (ИТС 2023) = Information Technologies and Systems 2023 (ITS 2023) : материалы Международной научной конференции, Минск, 22 ноября 2023 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск : БГУИР, 2023. – С. 63–64. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/53848 | - |
| dc.description.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. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.subject | нейросети | en_US |
| dc.subject | реккурентные нейросети | en_US |
| dc.title | Сравнительный анализ архитектур RNN для решения задач классификации при обработке видео | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | ИТС 2023
|
