1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
2. Матеріали конференцій, семінарів, читань
3. 2019
4. Ⅷ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2019)

Título :	Нейромережеві методи виявлення та аналізу зображень
Otros títulos :	Neural network image detection and analysis methods
Autor :	Кріль, Ю. Р. Кашеба, В. І. Нестеренко, В. А. Kril, Yu. R. Kasheba, V. I. Nesterenko, V. A.
Affiliation:	Тернопільський національний економічний університет, Україна
Bibliographic description (Ukraine):	Кріль Ю. Р. Нейромережеві методи виявлення та аналізу зображень / Ю. Р. Кріль, В. І. Кашеба, В. А. Нестеренко // Збірник тез доповідей Ⅷ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“, 27-28 листопада 2019 року. — Т. : ТНТУ, 2019. — Том 2. — С. 50.
Bibliographic description (International):	Kril Yu. R., Kasheba V. I., Nesterenko V. A. (2019) Neiromerezhevi metody vyiavlennia ta analizu zobrazhen [Neural network image detection and analysis methods]. Actual problems of modern technologies: book of abstracts of the Ⅷ International scientific and technical conference of young researchers and students (Tern., 27-28 November 2019), vol. 2, pp. 50 [in Ukrainian].
Is part of:	Збірник тез доповідей Ⅷ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2), 2019 Actual problems of modern technologies: book of abstracts of the Ⅷ International scientific and technical conference of young researchers and students (2), 2019
Conference/Event:	Ⅷ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Journal/Collection:	Збірник тез доповідей Ⅷ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Volume:	2
Fecha de publicación :	27-nov-2019
Date of entry:	2-mar-2020
Editorial :	ТНТУ TNTU
Place of the edition/event:	Тернопіль Ternopil
Temporal Coverage:	27-28 листопада 2019 року 27-28 November 2019
UDC:	004.93
Number of pages:	1
Page range:	50
Start page:	50
End page:	50
URI :	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/31184
Copyright owner:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя та ін., 2019
References (Ukraine):	1. Искусственные нейронные сети и искусственные иммунные системы для обнаружения вторжений: моногр. / М.П. Комар, В.А. Головко, А.О. Саченко [и др.]. – Тернополь : ТНЭУ, 2018. – 192 с. 2. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с. 3. Golovko V. A. Learning Technique for Deep Belief Neural Networks / V. Golovko, A. Kroshchanka, U. Rubanau, S. Jankowski // in book Neural Networks and Artificial Intelligence. – Springer, 2014. – Vol. 440. Communication in Computer and Information Science. – P. 136-146. 4. Hinton G. E. A fast learning algorithm for deep belief nets / G. E. Hinton, S. Osindero, Y.Teh // Neural Computation. – 2006. – Vo1. 18. – P. 1527-1554. 5. Якобчук П.Ю. Моделювання системи для розпізнавання зображень на основі глибоких нейронних мереж / П.Ю. Якобчук, М.П., Комар, А.О. Саченко, Д.І. Загородня, Г.М.Гладій // Матеріали тринадцятої міжнародної науково-практичної конференції «Математичне та імітаційне моделювання систем (МОДС 2018)», Київ-Чернігів-Жукін, 25–29 червня, 2018. – С. 317-321. 6. Golovko V., Kroshchanka A., Mikhno E., Komar M., Sachenko A., Bezobrazov S., Shylinska I. Deep convolutional neural network for recognizing the images of text documents / CEUR-WS. – Vol. 2386. – 2019. – P. 297-306.
References (International):	1. Iskusstvennye neironnye seti i iskusstvennye immunnye sistemy dlia obnaruzheniia vtorzhenii: monohr., M.P. Komar, V.A. Holovko, A.O. Sachenko [and other], Ternopol : TNEU, 2018, 192 p. 2. Khaikin S. Neironnye seti: polnyi kurs, S. Khaikin, M., Viliams, 2006, 1104 p. 3. Golovko V. A. Learning Technique for Deep Belief Neural Networks, V. Golovko, A. Kroshchanka, U. Rubanau, S. Jankowski, in book Neural Networks and Artificial Intelligence, Springer, 2014, Vol. 440. Communication in Computer and Information Science, P. 136-146. 4. Hinton G. E. A fast learning algorithm for deep belief nets, G. E. Hinton, S. Osindero, Y.Teh, Neural Computation, 2006, Vo1. 18, P. 1527-1554. 5. Yakobchuk P.Yu. Modeliuvannia systemy dlia rozpiznavannia zobrazhen na osnovi hlybokykh neironnykh merezh, P.Yu. Yakobchuk, M.P., Komar, A.O. Sachenko, D.I. Zahorodnia, H.M.Hladii, Materialy trynadtsiatoi mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konferentsii "Matematychne ta imitatsiine modeliuvannia system (MODS 2018)", Kyiv-Chernihiv-Zhukin, 25–29 chervnia, 2018, P. 317-321. 6. Golovko V., Kroshchanka A., Mikhno E., Komar M., Sachenko A., Bezobrazov S., Shylinska I. Deep convolutional neural network for recognizing the images of text documents, CEUR-WS, Vol. 2386, 2019, P. 297-306.
Content type:	Conference Abstract
Aparece en las colecciones:	Ⅷ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2019)

Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.