Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/61693
Title: Применение CNN построения модели глубокого обучения в анализе изображений
Authors: Жиляк, Н. А.
Keywords: публикации ученых;машинное обучение;нейронные сети;сейсмические амплитуды
Issue Date: 2024
Publisher: Белорусский государственный университет
Citation: Жиляк, Н. А. Применение CNN построения модели глубокого обучения в анализе изображений / Н. А. Жиляк // Веб-программирование и интернет-технологии (WebConf2024) : материалы 6-й Международной научно-практической конференции, Минск, 15–16 мая 2024 г. / Белорусский государственный университет ; редкол.: И. М. Галкин [и др.]. – Минск, 2024. – С. 271–273.
Abstract: Описывается проблема работы с многомерными сейсмическими данными, а также способы оптимизации процесса обучения моделей машинного обучения на сложных данных. Предлагается алгоритм анализа и классификации контента изображений, которые позволят работать с многомерными графическими данными.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/61693
Appears in Collections:Публикации в изданиях Республики Беларусь

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ZHilyak_Primenenie_CNN.pdf998.03 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record Google Scholar

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