1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
  3. 2019
  4. Ⅳ Міжнародна науково-технічна конференція „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ (2019)
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28833

Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorПаламар, Михайло Іванович
dc.contributor.authorСтрембіцький, Михайло Олексійович
dc.contributor.authorЧайковський, Андрій
dc.contributor.authorПастернак, Юрій Володимирович
dc.contributor.authorКругльов, Володимир Васильович
dc.contributor.authorPalamar, Mykhaylo
dc.contributor.authorStrembitskiy, Mykhaylo
dc.contributor.authorChaikovskyi, Andrii
dc.contributor.authorPasternak, Yuriy
dc.contributor.authorKruglov, Volodymyr
dc.coverage.temporal20-21 червня 2019 року
dc.coverage.temporal20-21 June 2019
dc.date.accessioned2019-07-15T16:32:26Z-
dc.date.available2019-07-15T16:32:26Z-
dc.date.created2019-06-20
dc.date.issued2019-06-20
dc.identifier.citationНавчання згортальних нейронних мереж для побудови системи комп’ютерного зору / Михайло Паламар, Михайло Стрембіцький, Андрій Чайковський, Юрій Пастернак, Володимир Кругльов // Матеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця, 20-21 червня 2019 року. — Т. : ФОП Паляниця В. А., 2019. — С. 210–213. — (Автоматизація, компютерні технології та робототехніка).
dc.identifier.isbn978-617-7331-85-7
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/28833-
dc.description.abstractЗапропоновано спосіб використання згортальних нейронних мереж для побудови системи розпізнавання зображення. Розглянуто класичні способи розпізнавання зображення. Наведено переваги використання згортальних нейронних мережі для побудови системи комп’ютерного зору.
dc.description.abstractA method of using crimping neural networks for constructing an image recognition system is proposed. Classical ways of image recognition are considered. The advantages of using the curvilinear neural network for constructing a computer vision system are presented.
dc.format.extent210-213
dc.language.isouk
dc.publisherФОП Паляниця В. А.
dc.publisherFOP Palyanitsa V. A.
dc.relation.ispartofМатеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця, 2019
dc.relation.urihttp://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectалгоритм навчання
dc.subjectкомп’ютерний зір
dc.subjectneural network
dc.subjectlearning algorithm
dc.subjectcomputer vision
dc.titleНавчання згортальних нейронних мереж для побудови системи комп’ютерного зору
dc.title.alternativeStudying cluster neural networks for computer vision
dc.typeConference Abstract
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, укладання, оформлення, 2019
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages4
dc.subject.udc510.589
dc.relation.references1. Charles C. Tappert, Sung-Hyuk Cha: English Language Handwriting Recognition Interfaces. Text Entry Systems, ed. MacKenzie and Tanaka-Ishii, Morgan Kaufman, 2007.
dc.relation.references2. Степашко П.В Огляд наявних підходів до розв’язання задачі розпізнавання рукописного тексту // Індуктивне моделювання складних систем, № 5, 2013, м. Київ – с. 278 – 287.
dc.relation.references3. Zhang G.P.: Neural networks for classification: a survey. IEEE Transactions onSystems, Man, and Cybernetics, 2000 - Part C: Applications and Reviews, 30(4):451-462.
dc.relation.references4. Y. LeCun and Y. Bengio: Convolutional Networks for Images, Speech, and Time-Series, in Arbib, M. A. (Eds), The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, MIT Press, 1995.
dc.relation.references5. Y. LeCun, L. Bottou, G. Orr and K. Muller: Efficient BackProp, in Orr, G. and Muller K. (Eds), Neural Networks: Tricks of the trade, Springer, 1998.
dc.relation.references6. Nielsen M. [Електронний ресурс]: Neural Networks and Deep Learning. – 2017. – Режим доступу:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html.
dc.relation.references7. Семенов С. Г. Інтелектуальна система контролю станунебезпечних ділянок залізничного шляху / С. Г. Семенов, О. В. Ліпчанська // Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут». Сучасні інформаційні системи. Т. 2, № 2, 2018., Харків – c. 89 – 93.
dc.relation.references8. Стрембіцький М. О. Selection of the efficient video data processing strategy based on the analysis of statistical digital images characteristics / Михайло Паламар, Мирослава Яворська, Михайло Стрембіцький, Володимир Стрембіцький // Вісник Тернопільського національного технічного університету, - Тернопіль, 2018. № 3 (91) – С. 107-114.
dc.relation.referencesen1. Charles C. Tappert, Sung-Hyuk Cha: English Language Handwriting Recognition Interfaces. Text Entry Systems, ed. MacKenzie and Tanaka-Ishii, Morgan Kaufman, 2007.
dc.relation.referencesen2. Stepashko P.V Ohliad naiavnykh pidkhodiv do rozviazannia zadachi rozpiznavannia rukopysnoho tekstu, Induktyvne modeliuvannia skladnykh system, No 5, 2013, m. Kyiv – P. 278 – 287.
dc.relation.referencesen3. Zhang G.P., Neural networks for classification: a survey. IEEE Transactions onSystems, Man, and Cybernetics, 2000 - Part C: Applications and Reviews, 30(4):451-462.
dc.relation.referencesen4. Y. LeCun and Y. Bengio: Convolutional Networks for Images, Speech, and Time-Series, in Arbib, M. A. (Eds), The Handbook of Brain Theory and Neural Networks, MIT Press, 1995.
dc.relation.referencesen5. Y. LeCun, L. Bottou, G. Orr and K. Muller: Efficient BackProp, in Orr, G. and Muller K. (Eds), Neural Networks: Tricks of the trade, Springer, 1998.
dc.relation.referencesen6. Nielsen M. [Electronic resource]: Neural Networks and Deep Learning, 2017, Access mode:http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap2.html.
dc.relation.referencesen7. Semenov S. H. Intelektualna systema kontroliu stanunebezpechnykh dilianok zaliznychnoho shliakhu, S. H. Semenov, O. V. Lipchanska, Natsionalnyi tekhnichnyi universytet "Kharkivskyi politekhnichnyi instytut". Suchasni informatsiini systemy. V. 2, No 2, 2018., Kharkiv – P. 89 – 93.
dc.relation.referencesen8. Strembitskyi M. O. Selection of the efficient video data processing strategy based on the analysis of statistical digital images characteristics, Mykhailo Palamar, Myroslava Yavorska, Mykhailo Strembitskyi, Volodymyr Strembitskyi, Visnyk Ternopilskoho natsionalnoho tekhnichnoho universytetu, Ternopil, 2018. No 3 (91) – P. 107-114.
dc.identifier.citationenPalamar M., Strembitskiy M., Chaikovskyi A., Pasternak Y., Kruglov V. (2019) Navchannia zhortalnikh neironnikh merezh dlia pobudovi sistemi komp’iuternoho zoru [Studying cluster neural networks for computer vision]. Materialy Ⅳ Mizhnarodnoi naukovo-tekhnichnoi konferentsii "Teoretychni ta prykladni aspekty radiotekhniky, pryladobuduvannia i kompʼiuternykh tekhnolohii" prysviachena 80-ty richchiu z dnia narodzhennia profesora Ya.I. Protsia (Tern., 20-21 June 2019), pp. 210-213 [in Ukrainian].
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
dc.citation.journalTitleМатеріали Ⅳ Міжнародної науково-технічної конференції „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця
dc.citation.spage210
dc.citation.epage213
dc.citation.conferenceⅣ Міжнародна науково-технічна конференція „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і комп’ютерних технологій“ присвячена 80-ти річчю з дня народження професора Я.І. Проця
Розташовується у зібраннях:Ⅳ Міжнародна науково-технічна конференція „Теоретичні та прикладні аспекти радіотехніки, приладобудування і компʼютерних технологій“ (2019)

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
TPARP_2019_Palamar_M-Studying_cluster_neural_210-213.pdf1,93 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити
TPARP_2019_Palamar_M-Studying_cluster_neural_210-213.djvu149,14 kBDjVuПереглянути/відкрити
TPARP_2019_Palamar_M-Studying_cluster_neural_210-213__COVER.png449,01 kBimage/pngПереглянути/відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.