Обработка изображений на основе комбинированного векторного квантования с использованием полуконтролируемого обучения

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorБогучарский, С. И.ru
dc.date.accessioned2014-05-19T08:07:06Z
dc.date.available2014-05-19T08:07:06Z
dc.date.issued2014
dc.description.abstractПредложен метод полуконтролируемого обучения нейронных сетей векторного квантования, предназначенных для обработки больших массивов данных и, прежде всего, изображений. Особенностью развиваемого подхода является то, что данные на обработку последовательно подаются на входы нейросистемы в виде матриц. Введенные алгоритмы обучения характеризируются вычислительной простотой и высоким быстродействием.ru
dc.description.abstractA method of semi-supervised learning of vector quantization neural networks for large data sets (first of all images) processing has been proposed. The approach peculiarity lies in the fact that the datain are submitted to the neural network input sequentially in the matrix form rather than in the traditional vector form. The introduced learning algorithms are characterized by computing simplicity and speed, which allows processing information stored in large-scale databases or coming in real time.en
dc.identifier.citationБогучарский С. И. Обработка изображений на основе комбинированного векторного квантования с использованием полуконтролируемого обучения / С. И. Богучарский // Вестник Нац. техн. ун-та "ХПИ" : сб. науч. тр. Темат. вып. : Математическое моделирование в технике и технологиях. – Харьков : НТУ "ХПИ". – 2014. – № 6 (1049). – С. 20-29.ru
dc.identifier.issn2222-0631
dc.identifier.urihttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/6111
dc.language.isoru
dc.publisherНТУ "ХПИ"ru
dc.subjectматричные сигналыru
dc.subjectнейросистемаru
dc.subjectвекторное квантованиеru
dc.subjectпоследовательная обработкаru
dc.subjectimageen
dc.subjectneurosystemen
dc.subjectsequential processingen
dc.titleОбработка изображений на основе комбинированного векторного квантования с использованием полуконтролируемого обученияru
dc.title.alternativeImage processing based on combined vector quantization using semi-supervised learningen
dc.typeArticleen

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
vestnik_HPI_2014_6_Bogucharskiy_Obrabotka.pdf
Розмір:
4.7 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9 B
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник № 06