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)

Tytuł:	Нейромережеві методи виявлення та аналізу зображень
Inne tytuły:	Neural network image detection and analysis methods
Authors:	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].
Część publikacji:	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
Konferencja/wydarzenie:	Ⅷ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Journal/kolekcja:	Збірник тез доповідей Ⅷ Міжнародної науково-технічної конференції молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“
Tom:	2
Data wydania:	27-lis-2019
Date of entry:	2-mar-2020
Wydawca:	ТНТУ TNTU
Place edycja:	Тернопіль Ternopil
Zakresu czasowego:	27-28 листопада 2019 року 27-28 November 2019
UDC:	004.93
Strony:	1
Zakres stron:	50
Główna strona:	50
Strona końcowa:	50
URI:	http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/31184
Właściciel praw autorskich:	© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя та ін., 2019
Wykaz piśmiennictwa:	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:	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.
Typ zawartości:	Conference Abstract
Występuje w kolekcjach:	Ⅷ Міжнародна науково-технічна конференція молодих учених та студентів „Актуальні задачі сучасних технологій“ (2019)

Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi