| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Рахматуллаев, В. Ф. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-06-24T11:58:19Z | - |
| dc.date.available | 2024-06-24T11:58:19Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Рахматуллаев, В. Ф. Анализ существующих алгоритмов распознавания изображений [Электронный ресурс] / В. Ф. Рахматуллаев // Репозиторий БГУИР, 2024. – Режим доступа : https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/56165. | en_US |
| dc.identifier.issn | 2410-4655 | - |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/56165 | - |
| dc.description | Опубликовано в репозитории БГУИР | - |
| dc.description.abstract | В данной работе представлен обзор
и анализ современных алгоритмов
распознавания изображений, включая
методы глубокого обучения и
традиционные подходы. Основное
внимание уделено свёрточным
нейронным сетям (CNN), рекуррентным
нейронным сетям (RNN) и методам
машинного обучения, таким как SVM и
деревья решений. Анализируется
эффективность и применимость данных
методов в различных областях, включая
медицину, транспорт и системы
безопасности. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | неопубликованный документ | en_US |
| dc.subject | распознавание изображений | en_US |
| dc.subject | свёрточные нейронные сети | en_US |
| dc.subject | рекуррентные нейронные сети | en_US |
| dc.title | Анализ существующих алгоритмов распознавания изображений | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| Appears in Collections: | Публикации в репозитории БГУИР
|
