Log in

Relevant bibliographies by topics / Згорткові нейронні мережі / Journal articles

To see the other types of publications on this topic, follow the link: Згорткові нейронні мережі.

Journal articles on the topic 'Згорткові нейронні мережі'

Author: Grafiati

Published: 28 May 2022

Last updated: 30 July 2025

Create a spot-on reference in APA, MLA, Chicago, Harvard, and other styles

Select a source type:

Consult the top 50 journal articles for your research on the topic 'Згорткові нейронні мережі.'

Next to every source in the list of references, there is an 'Add to bibliography' button. Press on it, and we will generate automatically the bibliographic reference to the chosen work in the citation style you need: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver, etc.

You can also download the full text of the academic publication as pdf and read online its abstract whenever available in the metadata.

Browse journal articles on a wide variety of disciplines and organise your bibliography correctly.

1

Hlavcheva, D., та V. Yaloveha. "КАПСУЛЬНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 5, № 51 (2018): 132–35. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.5.132.

Full text

Abstract:

Предметом вивчення є історія становлення та розвиток теорії нейронних мереж, сучасні підходи до проблем розпізнавання та класифікації зображень. Особлива увага приділяється якісному огляду капсульних та згорткових нейронних мереж, принципів їх роботи та визначення основних відмінностей. Метою роботи є аналіз сучасного стану досліджень нейронних мереж та можливих перспектив розвитку цієї галузі. Завдання: проаналізувати історичний розвиток теорії нейронних мереж. Провести порівняння між типами нейронних мереж, що базуються на концепції глибокого навчання: згортковими та капсульними. Методом про

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

2

КРОМКАЧ, Владислав. "РОЛЬ КОМП’ЮТЕРНОГО ЗОРУ В СУЧАСНОМУ СВІТІ: ДОСЯГНЕННЯ, ВИКЛИКИ ТА ПЕРСПЕКТИВИ". Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security, № 2 (31 липня 2024): 79–87. http://dx.doi.org/10.32782/it/2024-2-10.

Full text

Abstract:

Ця наукова стаття розглядає сутність комп’ютерного зору як сучасної технології, її досягнення, виклики та перспективи. Комп’ютерний зір відіграє важливу роль у різних галузях, таких як медицина, автомобільна промисловість, робототехніка та багато інших. У статті досліджуються основні принципи комп’ютерного зору, його застосування в різних сферах, порівняльний аналіз нейронних мереж. Метою дослідження є вибір топології згорткових нейронних мереж шляхом проведення порівняльного аналізу моделей згорткових нейронних мереж та їх характеристик, які суттєво впливають на реалізацію типових задач комп’

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

3

Маранов, Олександр Вікторович, та А. А. Носовський. "ФОРМАЛІЗАЦІЯ ПРОЦЕСУ ІДЕНТИФІКАЦІЇ НАДВОДНИХ ОБ'ЄКТІВ ПРИ ВИРІШЕННІ ЗАВДАНЬ АВТОМАТИЗАЦІЇ КЕРУВАННЯ СУДНОМ НА ОСНОВІ НЕЙРОМЕРЕЖЕВОЇ МОДЕЛІ". Vodnij transport, № 1(39) (8 лютого 2024): 6–13. https://doi.org/10.33298/2226-8553.2024.1.39.01.

Full text

Abstract:

Метою роботи є розробка підходів, що забезпечують автоматизовану ідентифікацію надводних морських об'єктів в режимі реального часу шляхом формалізації процесу ідентифікації на основі нейромережевої моделі. Мета статті досягається вирішенням проблеми автоматизованої ідентифікації морських об'єктів на основі згорткових нейронних мереж. Запропонований метод ідентифікації, який має у своєму складі визначення параметрів ідентифікації, спрямованих на вирішення завдань судноводіння та забезпечення безпеки мореплавства. В рамках розгляду процесу ідентифікації морські об'єкти були класифіковані з ураху

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

4

Yaroshenko, O. "Метод аналізу емоційного забарвлення текстів за допомогою графових згорткових нейронних мереж". COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 52 (24 вересня 2023): 119–27. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2023-52-15.

Full text

Abstract:

У роботі досліджено графові згорткові нейронні мережі, як перспективний напрямок аналізу емоційного забарвлення текстів. Детально описано конструкції емоцій, їх природу та сутність. Зазначено основні способи класифікації емоцій такі як бінарна класифікація емоцій, класифікація емоцій з кількома мітками та багатокласова класифікація емоцій. Окреслено принцип формування нейронних мереж графів та наголошено, що моделі побудовані на графових нейронних мережах зазвичай не враховують семантичне значення тексту, що стосується значення, визначеного відношеннями між словами в реченні, що є важливим для

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

5

Швець, С. В. "ОГЛЯД СУЧАСНИХ АЛГОРИТМІВ ГЛИБИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ". Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки, № 2 (29 травня 2025): 233–58. https://doi.org/10.32782/tnv-tech.2025.2.24.

Full text

Abstract:

Задача класифікації зображень є однією з актуальних проблем сучасного програмування та вже тривалий час перебуває у центрі наукових досліджень. З моменту створення алгоритмів штучних нейронних мереж (ANN – Artificial Neural Network) відбувся бурхливий розвиток і адаптація ANN під задачу класифікації зображень. Впровадження згорткових нейронних мереж (CNN) дало суттєвий поштовх розвитку цієї галузі, а згодом інтеграція механізмів уваги сприяла появі нових архітектур, що поєднують згорткові мережі з механізмом уваги.Це дозволило адаптувати механізм уваги для задач класифікації зображень та сприя

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

6

Кривенко, Ольга, Тетяна Левицька та Вячеслав Гріцов. "РОЗПІЗНАВАННЯ МЕДИЧНОЇ МАСКИ НА ОБЛИЧЧІ ЗА ДОПОМОГОЮ ЗГОРТКОВОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ". Наука та виробництво, № 24 (9 грудня 2022): 246–55. https://doi.org/10.31498/2522-9990242021267126.

Full text

Abstract:

Дана стаття присвячена процесу розробки системи розпізнавання медичної маски на обличчі за допомогою згорткової нейронної мережі. Розроблена система потрібна для забезпечення при вході до будівлі автоматизованої перевірки дотримання рекомендацій всесвітньої організації охорони здоров’я щодо зменшення розповсюдження корновірусної хвороби. Дотримання цих рекомендацій веде до зменшення розповсюдження короновірусної хвороби чим зменшить напругу на медичну інфраструктуру та економіку а також посприяє прискоренню подолання цієї хвороби. Ручна перевірка дотримання рекомендацій є монотонною роботою що

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

7

Ялова, К. М., М. В. Бабенко та К. Ю. Шелюг. "ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ В ЗАДАЧІ РОЗПІЗНАВАННЯ МОВЛЕННЯ". Математичне моделювання, № 1(52) (10 червня 2025): 24–33. https://doi.org/10.31319/2519-8106.1(52)2025.325954.

Full text

Abstract:

Статтю присвячено опису узагальненого нейромережевого підходу до розв’язання завдання розпізнавання мовлення. Наведений у статті алгоритм використання нейронних мереж для перетворення вхідного аудіосигналу на розпізнаний текст описує основні кроки моделювання та програмної реалізації мовної нейромережевої моделі, такі як: збір даних, їх попередня обробка, виділення ознак, вибір та навчання моделі, декодування та впровадження у практичні системи. У роботі представлено математичний опис та архітектури трьох найбільш ефективних типів нейронних мереж, які можуть бути використанні під час розробки

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

8

КОЛОМОЄЦЬ, Сергій. "ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В РОЗПІЗНАВАННІ МЕДИЧНИХ ЗОБРАЖЕНЬ". INFORMATION TECHNOLOGY AND SOCIETY, № 3 (14) (24 грудня 2024): 23–28. https://doi.org/10.32689/maup.it.2024.3.3.

Full text

Abstract:

Стаття присвячена дослідженню розпізнавання зображень в медицині за допомогою глибокого навчання. Застосування глибокого навчання дозволяє автоматизувати процеси обробки та аналізу зображень, що значно зменшує людський фактор і підвищує точність діагнозів. Штучний інтелект, зокрема глибоке навчання, активно використовується для розпізнавання аномалій на рентгенівських знімках, ультразвукових зображень, МРТ та КТ, тому дана технологія активно розвивається в напрямках онкології та кардіології. Алгоритми можуть навчатися на великих обсягах даних, що дозволяє їм ідентифікувати закономірності, які

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

9

Кушнір, Надія Олександрівна, Тамара Миколаївна Локтікова, Андрій Васильович Морозов та Владислав Олегович Юрченко. "Використання згорткових нейронних мереж у задачах розпізнавання та класифікації об’єктів зображень". Технічна інженерія, № 1(89) (7 липня 2022): 93–100. http://dx.doi.org/10.26642/ten-2022-1(89)-93-100.

Full text

Abstract:

Досліджується застосування штучних нейронних мереж у задачах розпізнавання та класифікації об’єктів зображень. Розглядається класична задача класифікації об’єктів на зображенні, а саме визначення статі особи за її обличчям. Це зумовлено тим, що існує вдалий набір даних, який складається з 47009 зображень облич чоловіків та жінок для навчання та 11649 зображень облич для тестування штучної нейронної мережі. Запропоновано використання згорткової нейронної мережі. Такий підхід дозволяє зменшити обсяг інформації, що зберігається у пам’яті, а також ієрархічно виділити та агрегувати ознаки вхідних д

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

10

Пелещак, Роман, Володимир Мотика та Ярослав Степаняк. "Оптимальна архітектура згорткової нейронної мережі для ефективного виявлення веб-атак". InterConf, № 34(159) (20 червня 2023): 373–87. http://dx.doi.org/10.51582/interconf.19-20.06.2023.036.

Full text

Abstract:

У роботі проведено порівняльний аналіз різних моделей глибинного навчання для виявлення вразливостей у веб-додатках. Зокрема, проаналізовано використання регулярних виразів, метод опорних векторів (SVM), багатошарові перцептрони (MLP) та згорткові нейронні мережі (CNN). Комп’ютерний експеримент з виявлення веб- атак на основі згорткової нейронної мережі з двома шарами згортки та алгоритмом оптимізації Адама показав, що ця модель CNN досягає кращої продуктивності, ніж метод опорних векторів або багатошаровий перцептрон. Проведено дослідження різних архітектур CNN на наборі даних CSIC2010 та опи

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

11

БЕДРАТЮК, Ганна. "ЗГОРТКОВА НЕЙРОННА МЕРЕЖА З ПРОЕКТИВНО-IНВАРIАНТНИМ ПУЛIНГОМ". MEASURING AND COMPUTING DEVICES IN TECHNOLOGICAL PROCESSES, № 1 (27 лютого 2025): 201–9. https://doi.org/10.31891/2219-9365-2025-81-24.

Full text

Abstract:

В статті розглядається проблема класифікації зображень, до яких застосовані проективні перетворення, та пропонується архітектура згорткової нейронної мережі (CNN), що включає проективно-інваріантний пулінговий шар. На відміну від класичних афінних перетворень, для яких існують відомі еквіваріантні перетворення (контрольовані згорткові нейронні мережі, гармонійні H-Nets тощо), задача знаходження проективної еквіваріантності залишається відкритою. В статті зроблено крок у напрямку розв’язання цієї проблеми і запропоновано реалізацію проективно-інваріантного пулінгу. Порівняно із звичайною CNN, м

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

12

ХАБАРЛАК, Костянтин. "АДАПТИВНА ПІСЛЯ НАВЧАННЯ МЕРЕЖА U-NET ДЛЯ ЗАДАЧІ СЕГМЕНТАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ". Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security, № 2 (10 січня 2023): 73–78. http://dx.doi.org/10.32782/it/2022-2-8.

Full text

Abstract:

Багато застосунків потребують швидку та точну сегментації зображень, де згорткові нейронні мережі показують найкращу точність вирішення задачі. Застосування включають медичні або супутникові зображення, автономне водіння тощо. Зазвичай необхідно, щоб архітектури нейронних мереж, які використовуються для сегментації зображень, були повністю налаштовані до початку процедури навчання. Для зміни архітектури мережі необхідні додаткові ітерації навчання. Це є обмеженням, оскільки мережа може працювати не лише на потужному сервері, а й на мобільному чи крайовому пристрої. Адаптивні нейронні мережі пр

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

13

Стенін, О., В. Пасько, M. Солдатова та I. Дроздович. "Розпізнавання рукописних цифр на основі згорткових нейронних мереж". Адаптивні системи автоматичного управління 2, № 41 (2022): 39–44. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.41.2022.271337.

Full text

Abstract:

Відомо, що використання багатошарового персептрона з традиційною структурою при вирішенні реальних завдань розпізнавання та класифікації зображень викликає певні труднощі, зокрема, пов'язані з великою розмірністю зображення (це значно збільшує кількість нейронів та синаптичних зв'язків у нейронних зв'язках мережі і, отже, значно збільшує навчальну вибірку та час навчання). З іншого боку, ігнорується топологія вхідних даних. Компоненти вхідного шару можуть бути представлені у будь-якому порядку, незалежно від мети навчання. Однак зображеннямають сувору двовимірну структуру, в якій існує залежні

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

14

Laktionov, O., N. Pedchenko та A. Yanko. "ПРАКТИЧНІ КЕЙСИ СТВОРЕННЯ ЗГОРТКОВИХ МОДЕЛЕЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ЗАДАЧ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБРАЗІВ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 3, № 77 (2024): 136–40. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2024.3.136.

Full text

Abstract:

Мета статті підвищення ефективності розпізнавання образів шляхом створення бінарного класифікатора об’єктів цивільної інфраструктури засобами глибокого навчання. Результати дослідження. Створено згорткові моделі штучного інтелекту для розпізнавання об’єктів цивільної інфраструктури. Побудовано згорткову нейронну мережу Sequential, яка нараховує три згорткових шари, шари пулінгу, шар перетворення, пов’язаний шар та вихідний шар. Оптимальне значення помилки при навчанні/тестуванні становить 0,0650/0,4424, де точність 0,98/0,92 відповідно, у той час як результати третьої епохи демонструють помилк

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

15

Проскурін, Д. П., С. О. Гнатюк, Ч. Окоро, Т. О. Охріменко та Т. В. Гринюк. "Модель ідентифікації джерела послідовностей псевдовипадкових чисел на основі гібридної нейронної мережі". Problems of Informatization and Management 2, № 78 (2024): 83–90. http://dx.doi.org/10.18372/2073-4751.78.18965.

Full text

Abstract:

У цій статті представлено модель ідентифікації джерел випадкових чисел, що базується на використанні гібридної нейронної мережі. Запропонована модель поєднує рекурентні (RNN) та згорткові (CNN) нейронні мережі для досягнення високої точності класифікації. В дослідженні розглядаються ключові етапи розробки моделі, включаючи підготовку даних, побудову моделі, навчання та оцінку її ефективності. Експериментальні результати підтверджують, що модель дозволяє ефективно ідентифікувати джерела випадкових чисел з точністю понад 95% для деяких генераторів. Розроблений підхід забезпечує високу надійність

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

16

Ковальчук, Р., та О. Польшакова. "CNN для вирішення задач Computer vision". Адаптивні системи автоматичного управління 1, № 44 (2024): 93–102. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.44.2024.302422.

Full text

Abstract:

Об'єктом дослідження є нейронні мережі в області комп’ютерного зору та аналізу даних. У статті розглядаються ключові принципи та аспекти, що лежать в основі функціонування нейронних мереж. Серед визначених обмежень – складність налаштування гіперпараметрів та обчислювальні витрати, пов’язані із збільшенням глибини мережі та розміру даних для навчання. Мета роботи полягає в аналізі сучасних рішень, пов’язаних із згортковими нейронними мережами (CNN), для вибору оптимальної топології, яка оптимізує вирішення типових завдань CV. Основні методи які розглянуто: згорткові, пулінгові, повнозв’язані,

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

17

БАНДУРА, В. В., М. В. КРИХІВСЬКИЙ та В. І. ЧУДИК. "ПРОГНОЗУВАННЯ КІБЕРАТАК ЗА ДОПОМОГОЮ АЛГОРИТМІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ". Вісник Херсонського національного технічного університету 2, № 1(92) (2025): 17–21. https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.1.2.2.

Full text

Abstract:

У науковій статті В. В. Бандури, М. В. Крихіського та В. І. Чудик «Прогнозування кібератак за допомогою алгоритмів штучного інтелекту виявлення аномалій» розглядається нова модель для ефективного прогнозування кібератак, яка використовує інноваційні методи аналізу та виявлення аномалій. Мета дослідження зосереджена на розробці та впровадженні алгоритмів штучного інтелекту для прогнозування кібератак через виявлення аномалій у кіберпросторі. У сучасному цифровому світі, де обсяг даних і складність мережевих структур постійно зростає, стає критично важливою здатність швидко і точно виявляти поте

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

18

Яловега, О. В., та Р. А. Мельник. "Система виявлення обличчя на зображенні з використанням глибинної згорткової нейронної мережі". Scientific Bulletin of UNFU 32, № 2 (2022): 55–60. http://dx.doi.org/10.36930/40320209.

Full text

Abstract:

Здійснено огляд попередніх досліджень та актуальність систем з пошуку обличчя. Виявлено недоліки і труднощі, що впливають на їх ефективність. Запропоновано для реалізації систему для пошуку обличчя на зображенні на підставі алгоритмів розпізнавання обличчя. Пошук обличчя є першим кроком у різних інших застосуваннях: відстеження, аналіз, розпізнавання осіб. Окрім використання у поєднанні з технологіями, описаними вище, можна використовувати пошук обличчя, щоб: підрахувати кількість людей, які є на екрані або дивляться на цифровий дисплей; визначити, які ділянки зображення потрібно розмивати, що

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

19

Gryshmanov, Е. "ВИБІР МАТЕМАТИЧНОГО АПАРАТУ ДЛЯ ПОБУДОВИ МОДЕЛІ ПРОГНОЗУВАННЯ НЕСПРИЯТЛИВИХ АВІАЦІЙНИХ ПОДІЙ ПІД ЧАС ПОЛЬОТУ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 5, № 51 (2018): 20–23. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.5.020.

Full text

Abstract:

Мета статті. Проведення дослідження та вибір найбільш ефективного математичного апарату для побудови моделі прогнозування несприятливих авіаційних подій під час польоту. Результати. В статті проведений аналіз відомих методів, що використовуються для вирішення задач класифікації даних с точки зору доцільності їх застосування для побудови моделі прогнозування несприятливих авіаційних подій під час польоту на основі аналізу текстових повідомлень. Розглянуто наступні методи: логістична регресія, метод опорних веторів, наївний байєсівський класифікатор, випадковий ліс (random forest). Крім того для

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

20

Лісовський, Сергій Віталійович, Валерій Валерійович Штрибець, Анастасія Олегівна Трофименко та Вячеслав Валентинович Тришин. "МЕТОД ДІАГНОСТИКИ НЕСПРАВНОСТЕЙ У СУДНОВИХ ЕЛЕКТРОЕНЕРГЕТИЧНИХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВІ ВДОСКОНАЛЕНОЇ ЗГОРТКОВОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ". Vodnij transport, № 3(41) (24 грудня 2024): 65–72. https://doi.org/10.33298/2226-8553.2024.3.41.08.

Full text

Abstract:

Запропоновано вдосконалений метод діагностики несправностей у суднових електроенергетичних системах, в якому використовується нейронна мережа. Метод відрізняється безпосереднім використанням оригінальних зображень, коли не проводяться їх розкладання та вилучення функцій. Вдосконалений метод характеризується низкою переваг, у тому числі простоту застосування, високу швидкодію, автоматичне оновлення параметрів та стабільні, точні результати, за допомогою яких метод долає існуючі недоліки у традиційній діагностиці несправностей суднових електроенергетичних систем.Метою статті є розробкаметоду діа

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

21

Давидько, Олександр, та Олександр Матвійчук. "ПРОЦЕС ІДЕНТИФІКАЦІЇ УРАЖЕНЬ ЛЕГЕНІВ НА ЗНІМКАХ КОМП’ЮТЕРНОЇ ТОМОГРАФІЇ ПРИ COVID-19". Біомедична інженерія і технологія, № 9 (21 квітня 2023): 63–70. http://dx.doi.org/10.20535/2617-8974.2023.9.277490.

Full text

Abstract:

У поточному дослідженні розглядається розробка 4-етапного процесу для ідентифікації уражень легень спричинених COVID-19. Система, що реалізує даний процес використовує згорткові та повнозв’язні нейронні мережі, логістичного самоорганізованого лісу із формуванням вирішального класифікаційного правила за принципами методу групового урахування аргументів. Дана система також містить механізм для обчислення відносного об’єму ушкодження легенів. Підсистема для пошуку зображень з ураженнями досягла якості класифікації з коефіцієнтом кореляції Метьюза 0,98. Підсистема для сегментації уражень досягла м

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

22

КОБИЛІН, Олег, Ірина ВЕЧІРСЬКА та Олексій КРАВЧЕНКО. "ПОРІВНЯННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ТИПУ RNN ТА LSTM". Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security, № 3 (6 грудня 2024): 97–107. https://doi.org/10.32782/it/2024-3-10.

Full text

Abstract:

Дослідження спрямоване на виявлення переваг і недоліків різних підходів до обробки послідовних даних, що є важливим аспектом у задачах обробки природної мови, таких як аналіз настроїв, машинний переклад та генерація тексту. Мета роботи. Мета роботи полягає в дослідженні ефективності різних архітектур нейронних мереж для задачі класифікації настроїв, з акцентом на порівнянні моделей RNN та LSTM. Методологія. У роботі розглянуто теоретичні аспекти функціонування рекурентних нейронних мереж (RNN) та мереж довготривалої короткочасної пам’яті (LSTM), які є спеціалізованими варіантами RNN. Було пров

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

23

Koshel, А. "Перспективні напрямки застосування нейронних мереж у конструкторській діяльності". COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 46 (1 квітня 2022): 57–63. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2022-46-08.

Full text

Abstract:

У статті описано перспективні напрямки застосування нейронних мереж у конструкторській діяльності. Наголошено, що в умовах сьогодення нейромережеві технології знайшли застосування в економіці, медицині, промисловості, багатьох інших галузях науки і техніки, здатні вирішувати практично будь-які завдання, пов'язані з моделюванням, прогнозуванням, оптимізацією. Наголошено на проблематиці дослідження, підкреслено, що виробничі процеси характеризуються величезним розмаїттям динамічно взаємодіючих параметрів і зазвичай надто складні до створення адекватних аналітичних моделей, а у деяких випадках вд

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

24

ГЕТЬМАН, І. А., Ю. А. СОЛОД та М. А. ДЕРЖЕВЕЦЬКА. "ДОСЛІДЖЕННЯ ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ ПРОГНОЗУВАННЯ ТЕМПЕРАТУРИ НАВКОЛИШНЬОГО СЕРЕДОВИЩА". Вісник Херсонського національного технічного університету, № 2(89) (1 липня 2024): 145–49. http://dx.doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2024.2.20.

Full text

Abstract:

Штучні нейронні мережі стають все більш популярним інструментом у дослідженні та прогнозуванні погодних умов. Використання цих мереж для прогнозування температури навколишнього середовища на короткочасний період має великий потенціал у сферах, де точні та швидкі прогнози є критично важливими. Попередження про погоду вважаються ключовими інформаційними продуктами, оскільки вони допомагають захистити життя та майно від небезпек, пов’язаних з екстремальними погодними умовами. Велике значення має не лише сам факт попередження, а й достовірність та своєчасність отриманої інформації. Метою роботи бу

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

25

Климчук, М. І., та В. С. Сердаковський. "КЛАСИФІКАЦІЯ УРАЖЕНЬ ШКІРИ НА ОСНОВІ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ". Біомедична інженерія і технологія, № 7 (21 листопада 2022): 59–68. http://dx.doi.org/10.20535/2617-8974.2022.7.266426.

Full text

Abstract:

Реферат – Проблематика. Незважаючи на таку величезну кількість сучасних винаходів в області медицини та інформаційних технологій, боротьба з таким захворюванням як рак, все ще продовжується. Найпоширенішим видом раку залишається рак шкіри. Хоча рівень захворюваності на меланому становить лише близько одного відсотка випадку раку шкіри, але дана форма являється найбільш небезпечною, і може призвести до летальних наслідків. Завдяки численним дослідженням, які були проведені за останній час, лікарі запевняють, що при виявлені ознак захворювання меланоми на ранніх стадіях у 90% випадків призводить

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

26

Давидько, О. Б., А. О. Ладік, В. Б. Максименко, М. І. Линник, О. В. Павлов та Є. А. Настенко. "КЛАСИФІКАЦІЯ УРАЖЕНЬ ЛЕГЕНЬ ПРИ COVID-19 НА ОСНОВІ ТЕКСТУРНИХ ОЗНАК ТА ЗГОРТКОВОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ". Біомедична інженерія і технологія, № 6 (17 листопада 2021): 19–28. http://dx.doi.org/10.20535/2617-8974.2021.6.231887.

Full text

Abstract:

Реферат – Проблематика. Визначення структури ураження легеневої тканини хворих на COVID-19 по типовим ознакам «матове скло», «бруківка», «консолідація» є важливою складовою обґрунтування діагнозу та лікувальних заходів на поточний момент терапії пацієнта. Найбільш поширеним засобом визначення стадії та типу ураження дихальних шляхів є аналіз рентген зображень та комп’ютерної томографії (КТ). Оскільки особливістю вірусної пневмонії SARS-CoV-2 є швидкий перехід від легких стадій до важких з розвитком цитокинового шторму і розповсюдження вірусу в артеріальний кровотік, то надійний та швидкий анал

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

27

Зінченко, А. Ю., та В. В. Хайдуров. "ПОКРАЩЕННЯ РОЗПІЗНАВАННЯ СТРУКТУРОВАНОГО ТЕКСТУ НЕЙРОННОЮ МЕРЕЖЕЮ YOLO". Systems and Technologies 68, № 2 (2024): 23–31. https://doi.org/10.32782/2521-6643-2024-2-68.3.

Full text

Abstract:

У даній роботі розглядається підхід до покращення розпізнавання структурованого тексту за допомогою інтеграції нейронної мережі YOLO (You Only Look Once) та технології OCR (Optical Character Recognition). Метою роботи є дослідження можливостей підвищення ефективності розпізнавання структурованого тексту шляхом інтеграції моделі YOLO з технологією OCR, а також створення автоматизованої інформаційної системи для виявлення текстових об’єктів та їх подальшого розпізнавання, що дозволяє підвищити ефективність обробки структурованого тексту. Авторами запропоновано архітектуру багатопотокової моделі,

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

28

ГРИНЬКО, ІРИНА, ТЕТЯНА СКРИПНИК та ОЛЕКСАНДР БАРМАК. "КВАНТОВІ ЗГОРТКОВІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ: ОСОБЛИВОСТІ РЕАЛІЗАЦІЇ У ТЕХНІЧНИХ, ПРИРОДНИЧИХ І СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНИХ СИСТЕМАХ". Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences 323, № 4 (2023): 87–94. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2023-323-4-87-94.

Full text

Abstract:

The paper analyses and investigates the usage of quantum convolutional neural networks in technical, natural, and socio-economic systems. Quantum convolutional neural networks are a novel approach to information processing that is based on the principles of quantum mechanics and artificial intelligence. In technical systems, the potential of using quantum convolutional neural networks for solving complex tasks such as image processing, machine learning, and prediction has been explored. The results have shown that quantum convolutional neural networks can provide more accurate and faster compu

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

29

Сергієнко, Анастасія, Олена Балалаєва та Володимир Аніченко. "РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ МАРОК ЛЕГКОВИХ АВТОМОБІЛІВ ІЗ ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ ЗГОРТКОВИХ МЕРЕЖ". Наука та виробництво, № 25 (7 вересня 2023): 126–34. http://dx.doi.org/10.31498/2522-9990252023286729.

Full text

Abstract:

У роботі проведено дослідження існуючих алгоритмів ідентифікації об’єктів на фотозображеннях, проаналізовано існуюче програмне забезпечення для ідентифікації транспортних засобів. Виконано огляд різних топологій нейронних мереж, що можуть використовуватися для ідентифікації. Обґрунтовано, що алгоритмом розпізнавання обрано CNN – згорткову нейронну мережу, яку можна застосувати для вирішення проблеми ідентифікації марок легкових автомобілів. Обґрунтовано та обрано метод ідентифікації об’єкту нафотозображенні шляхом порівняння локалізованого зображення з еталонним за допомогою нейронної мережі.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

30

Смілянець, Ф. "Застосування вкладених представлень для класифікації з опціональною розширюваністю". Адаптивні системи автоматичного управління 2, № 45 (2024): 186–93. http://dx.doi.org/10.20535/1560-8956.45.2024.313198.

Full text

Abstract:

У даному дослідженні розглянуто можливість побудови розширюваного методу класифікації зображень із використанням згорткової нейронної мережі генерації вкладених представлень для подальшого використання з простішими алгоритмами машинного навчання. Можливість використання цього підходу для додавання нових класів шляхом додаткового навчання без зміни топології мережі векторизації була продемонстрована на двох наборах даних: MNIST та Fashion-MNIST. Для цього було навчено звичайну класифікаційну згорткову нейронну мережу на обох наборах даних з використанням перших трьох класів. Відповідні натренов

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

31

Бешлей, М. І., О. В. Ковальчук, В. С. Андрущак та Г. В. Бешлей. "МЕТОДИКА ОПТИМІЗАЦІЇ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ВБУДОВАНИХ КІБЕРФІЗИЧНИХ СИСТЕМ". Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки, № 1 (29 травня 2024): 12–26. http://dx.doi.org/10.32782/tnv-tech.2024.1.2.

Full text

Abstract:

Розвиток цифрової трансформації та штучного інтелекту супроводжується зростаючою потребою впровадження вбудованих кіберфізичних систем, які використовують алгоритми машинного навчання, у критичну інфраструктуру, таку як енергетика, транспорт, виробництво та охорона здоров’я. Однак цей процес ускладнюється необхідністю розробки методів оптимізації для алгоритмів машинного навчання, які б забезпечили ефективну роботу вбудованих систем при обмежених обчислювальних ресурсах та забезпечили стійкість у критичних умовах. Це ставить перед розробниками завдання адаптації та оптимізації алгоритмів машин

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

32

Антоненко, А. В., С. Г. Солобаєв, С. О. Востріков, А. А. Балвак, Ю. В. Мішкур та А. П. Приходько. "АСПЕКТИ ВИКОРИСТАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПОКРАЩЕННЯ ЯКОСТІ ЗОБРАЖЕНЬ". Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки, № 6 (30 грудня 2024): 3–10. https://doi.org/10.32782/tnv-tech.2024.6.1.

Full text

Abstract:

У статті представлений огляд методів покращення та зменшення шуму в зображеннях, які ґрунтуються на згорткових і рекурентних нейронних мережах із додаванням блоків non-local operations. Ці методи знаходять широке застосування в різних галузях. У медицині вони допомагають поліпшити якість МРТ-знімків, що, в свою чергу, сприяє точності діагнозу лікарів. У сфері безпеки ці технології дозволяють покращувати зображення та підкреслювати деталі. Стаття охоплює основні наявні підходи до поліпшення зображень. У статті проведено аналіз основних характеристик нейронних мереж, що розглядаються, а також сц

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

33

Гусак, Юрій, та Ольга Василенко. "Алгоритм створення нейронної мережі для класифікації ударних безпілотних літальних апаратів". Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони 50, № 2 (2024): 54–68. http://dx.doi.org/10.33099/2311-7249/2024-50-2-54-68.

Full text

Abstract:

Метою статті є розроблення алгоритму створення нейронної мережі для класифікації ударних безпілотних літальних апаратів за їхніми тактико-технічними характеристиками на основі елементів штучного інтелекту. Під час проведення дослідження застосовано основні принципи теорії штучного інтелекту, положення системного підходу, методи формальної логіки, аналізу та порівняння документів. Це поєднання дало змогу розробити алгоритм створення нейронної мережі для класифікації ударних безпілотних літальних апаратів. Запропоновано алгоритм створення нейронної мережі для класифікації ударних безпілотних літ

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

34

Корнієнко, О. В., та С. О. Субботін. "ЗГОРТКОВА НЕЙРОМЕРЕЖА ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ШАХРАЙСЬКИХ ОПЕРАЦІЙ З КРЕДИТНИМИ КАРТКАМИ". Automation of technological and business processes 11, № 3 (2019): 65–74. http://dx.doi.org/10.15673/atbp.v11i3.1503.

Full text

Abstract:

В роботі вирішено завдання створення математичного забезпечення для побудови моделей кількісних залежностей на основі згорткових нейронних мереж. Запропоновано архітектуру згорткової нейронної мережі, що може використовуватися для даних, в яких вхідні значення не пов’язані між собою. В запропонованій архітектурі в якості першого шару використовується повнозв’язний шар. Завдяки цьому в процесі навчання нейронної мережі між вихідними значеннями нейронів першого шару можуть з’явитись зв’язки, що необхідні для роботи наступних згорткових шарів. Як і в звичайних згорткових нейромережах, згорткові ш

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

35

Vaivala, Ye, та N. Tsyopa. "ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ РОЗПІЗНАВАННЯ ОБІГОВИХ МОНЕТ ЗА РАХУНОК ВИКОРИСТАННЯ ЗГОРТКОВОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ З ДЕКІЛЬКОМА ВИХОДАМИ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 3, № 65 (2021): 69–73. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2021.3.069.

Full text

Abstract:

У роботі розглянуто проблему розпізнавання зображень обігових монет за допомогою згорткових нейронних мереж. Описано традиційний підхід до вирішення задачі розпізнавання зображень, який передбачає використання звичайної згорткової нейронної мережі з одним виходом, показано та проаналізовано отримані результати. Для підвищення точності розпізнавання було застосовано архітектуру згорткової нейронної мережі з декількома виходами. Отримані результати були порівняні із результатами роботи звичайної мережі, були наведені причини відмінностей у результатах та переваги і недоліки кожного із розглянути

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

36

Терпіловський, Єгор Олександрович. "Порівняльний аналіз класифікації ДНК з використанням методу випадкового лісу і згорткових нейронних мереж". International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics" 69, № 5 (2024): 96–103. http://dx.doi.org/10.34229/1028-0979-2024-5-8.

Full text

Abstract:

У статті представлено комплексне порівняльне дослідження двох різних методологій класифікації послідовностей ДНК як у здорових людей, так і у хворих, описано переваги та обмеження їхнього застосування. Перший підхід передбачає представлення k-mer, де кожен можливий k-мер — підрядок довжини k в послідовності ДНК — кодується як двійкова характеристика. Потім ці функції класифікуються за допомогою алгоритму випадкового лісу (random forest — RF), потужної методики ансамблевого навчання, відомої своєю надійністю, здатністю обробляти дані великої розмірності та можливістю інтерпретації. Цей алгоритм

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

37

Проніна, О., та В. Дегтяр. "Використання нейронних мереж для коригування дефектів мовлення у дітей." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 44 (2 листопада 2021): 127–33. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-44-20.

Full text

Abstract:

Визначення дефектів мовлення у дитини є актуальною науково-практичною задачею, оскільки своєчасне коректування мови дозволяє покращити комунікативні здібності дитини в майбутньому. Грунтуючись на аналізі наведеному в роботі логічним є використання згорткових нейронних мереж як інструменту виявлена дефекту і його виду. Робота присвячена розробці алгоритму для виявлена дефекту мови, що включає в себе підготовку даних для навчання моделі і використання згорткової нейронної мережі. Описана архітектура згорткової нейронної мережі, що була розроблена. Проведено експерименти для перевірки точності і

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

38

КІНШАКОВ, Едуард, та Юлія ПАРФЕНЕНКО. "ЗАСТОСУВАННЯ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ПРОБЛЕМИ ДІАГНОСТУВАННЯ ШКІРНИХ ЗАХВОРЮВАНЬ". Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security, № 3 (19 червня 2023): 11–18. http://dx.doi.org/10.32782/it/2022-3-2.

Full text

Abstract:

Стаття присвячена дослідженню застосування технології машинного навчання для діагностування шкірних захворювань. Об'єктом дослідження є процес розпізнавання та класифікації шкірних захворювань за їх фотознімками. Актуальність дослідження зумовлена тим, що на сьогодні методи штучного інтелекту широко застосовуються в медичній сфері і дозволяють діагностувати хвороби у тих випадках, коли очне відвідування лікаря за певних причин ускладнене, зокрема, в телемедицині. Метою роботи є розроблення моделі нейронної мережі для діагностування шкірних захворювань для її подальшого впровадження в інформаці

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

39

БУТКО, Ігор Миколайович, Олександр Іванович ГОЛУБЕНКО та Олександр Миколайович МАКОВЕЙЧУК. "СЕМАНТИЧНА СЕГМЕНТАЦІЯ ВИДОВИХ МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНИХ ЗОБРАЖЕННЬ". ITSynergy, № 1 (30 червня 2024): 16–29. http://dx.doi.org/10.53920/its-2024-1-2.

Full text

Abstract:

В даній роботі запропоновано використовувати для сегментації видових зображень та виділення зон рослинності згорткову нейронну мережу типу U-Net, архітектура якої була модифікована і розширена для отримання результатів з меншим розміром навчального датасету. Проведено порівняння результатів виділення рослинності на видових зображеннях за допомогою U-Net-подібної згорткової нейронної мережі та з використанням нормалізованого диференційного вегетаційного індексу.

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

40

ЗАЦ, Олександр, Сергій ШМАТКОВ, Вікторія СТРІЛЕЦЬ та Григорій ЛІТВІНОВ. "МОДЕЛЬ МАРШРУТИЗАЦІЇ В КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖАХ НА ОСНОВІ ГРАФОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ". Information Technology: Computer Science, Software Engineering and Cyber Security, № 1 (30 квітня 2025): 73–81. https://doi.org/10.32782/it/2025-1-11.

Full text

Abstract:

У комп’ютерних мережах ефективна маршрутизація є ключовим елементом для забезпечення надійної та швидкої передачі даних. Останнім часом набуває популярності використання графових нейронних мереж для вирішення задач маршрутизації. Графові нейронні мережі дозволяють моделювати складні взаємозв’язки в мережах та адаптуватися до змінних умов, що робить їх перспективним інструментом для оптимізації процесів передачі даних. Мета роботи полягає у розробці ефективної моделі маршрутизації в комп’ютерних мережах для забезпечення зниження середньої затримки, покращення пропускної здатності та рівномірног

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

41

МАКОВЕЙЧУК, Олександр, Роман ЗАНФІРОВ, Анатолій НАУМЕНКО, Олександр ГАЙОВИЙ та Володимир ВИЯСНІВСЬКИЙ. "ПРИКЛАД ВИКОРИСТАННЯ ЗГОРТКОВОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ НОМІНАЛУ БАНКНОТ". ITSynergy, № 1 (30 червня 2022): 47–62. http://dx.doi.org/10.53920/its-2022-1-3.

Full text

Abstract:

Розповсюдженим засобом вирішення задач класифікації, розпізнавання, сегментації зображень є використання згорткових нейронних мереж (Convolutional Neural Networks, CNN). В даній роботі проведено огляд популярних архітектур CNN, що використовуються для розпізнавання об'єктів, до яких належать: Region Based Convolutional Neural Networks (R-CNN), Fast R-CNN, Faster R-CNN, You Only Look Once (YOLO), Single Shot Detector (SSD), Feature Pyramid Networks (FPN) та RetinaNet. Показано, що оптимальною за швидкодією та точністю розпізнавання є згорткова нейронна мережа YOLO. Ефективність використан

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

42

ЛАВРИК, Володимир, Владислава СКІДАН, Максим СУКАЛО, Антоніна ВОЛІВАЧ та Юрій ЛЕБЕДЕНКО. "ВИКОРИСТАННЯ IОT ПРИСТРОЇВ ДЛЯ МОНІТОРИНГУ СТАНУ РОСЛИН В СІЛЬСЬКОМУ ГОСПОДАРСТВІ". INFORMATION TECHNOLOGY AND SOCIETY, № 1 (16) (28 травня 2025): 116–22. https://doi.org/10.32689/maup.it.2025.1.15.

Full text

Abstract:

У статті розглядається процес розробки інтелектуального IoT-пристрою для моніторингу стану рослин у сільському господарстві. Описано архітектуру системи, методику навчання нейронної мережі та механізм аналізу зображень у реальному часі. Метою даного дослідження є розробка та експериментальна перевірка інтелектуального IoT-пристрою для моніторингу стану рослин, здатного виявляти ознаки захворювань і наявність шкідників за допомогою згорткових нейронних мереж. Методологія дослідження. У дослідженні використано комплексний підхід, що поєднує апаратне та програмне забезпечення в єдину IoT-систему

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

43

Гончарук-Хомин, Мирослав Юрійович, Уляна Євгенівна Тарасовська, Юлія Василівна Конько та Олексій Олегович Черкашин. "Аналіз ефективності моделей штучного інтелекту та машинного навчання для верифікації втрати кісткової тканини як критерію оцінки стану тканин пародонта за даними ортопантомографії". Intermedical journal, № 2 (30 червня 2025): 37–43. https://doi.org/10.32782/2786-7684/2025-2-7.

Full text

Abstract:

Вступ. Моделі штучного інтелекту забезпечують понад 70% точність у класифікації випадків пародонтиту за різними використовуваними наборами даних, проте найзначущіша частка таких представлена саме ортопантомограмами.Мета дослідження. Проаналізувати дані щодо ефективності застосування моделей штучного інтелекту та машинного навчання для верифікації втрати кісткової тканини в проекції власних зубів як критерію оцінки стану тканин пародонта за даними ортопантомографії та встановити показники точності таких моделей у структурі комплексної діагностики пародонтологічних хворих. Матеріали та методи. О

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

44

Ільїн, Дмитро, та Іван Старинський. "Математична модель системи виявлення вторгнень з використанням нейронної мережі на основі автоенкодерів". Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони 47, № 2 (2023): 113–18. http://dx.doi.org/10.33099/2311-7249/2023-47-2-113-118.

Full text

Abstract:

Інформаційно-телекомунікаційна мережа військового призначення має великий обсяг наборів даних, а забезпечення захищеності такої мережі від кібератак, є працеємним процесом. Дані мережевого трафіку мають складні нелінійні зв’язки, що змінюються в часі. Існуючі моделі забезпечення кіберзахищеності базуються на моделях кореляції даних про трафік і вимагають значних обчислювальних витрат та не дають змоги здійснювати обробку мережевого трафіку в реальному часі. Крім того, вони не враховують просторово-часові кореляції даних. Метою статті є розроблення математичної моделі системи виявлення вторгнен

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

45

Веселяк, В. В., та Ю. І. Грицюк. "Методи машинного навчання в епідеміологічних дослідженнях". Scientific Bulletin of UNFU 34, № 4 (2024): 59–67. http://dx.doi.org/10.36930/40340408.

Full text

Abstract:

Досліджено особливості застосування методів машинного навчання для аналізу, передбачення та контролю епідеміологічного стану, виявлення тенденцій та моделей захворювань. Проведено дослідження та здійснено аналіз різноманітних методів машинного навчання для систематизації та порівняння епідеміологічних даних. Починаючи з класичних підходів, таких як лінійна регресія та дерева рішень, розглянуто їхні переваги та обмеження. Також розглянуто та запропоновано використання методів глибокого навчання, таких як згорткові нейронні мережі та рекурентні нейронні мережі, для ефективного аналізу складних в

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

46

Марчук, Галина, Ольга Коротун, Віталій Левківський та Микола Українець. "Дослідження методів штучного інтелекту для створення інтелектуальних ігрових агентів". TECHNICAL SCIENCES AND TECHNOLOGIES, № 3(37) (2024): 122–31. https://doi.org/10.25140/2411-5363-2024-3(37)-122-131.

Full text

Abstract:

Постійний розвиток технологій машинного навчання значно впливає на ігрову індустрію. Штучний інтелект дозволяє створювати все більш складних і розумних ботів, які здатні до навчання та самовдосконалення, що відкриває нові перспективи для розробників ігор, дозволяючи їм створювати більш інтерактивні та захоплюючі ігрові світи. Це дослідження спрямоване на створення інтелектуального шахового агента, який за допомогою методів машинного навчання та алгоритмів пошуку зможе самостійно вдосконалювати свої шахові навички та адаптуватися до різноманітних стилів гри супротивників. Представлена в статті

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

47

Melnyk, O. S., та R. P. Bazylevych. "Система ідентифікації оригіналу відео за його фрагментом з використанням згорткових нейронних мереж". Scientific Bulletin of UNFU 31, № 3 (2021): 94–100. http://dx.doi.org/10.36930/40310315.

Full text

Abstract:

Розглянуто основні сучасні та популярні підходи до вирішення задач розпізнавання ознак зображень і відео. Встановлено переваги та недоліки актуальних методів оброблення візуальної інформації, а також сучасні невирішені проблеми, пов'язані із цим сегментом робіт. Спираючись на сучасний стан досліджень з цієї предметної області, запропоновано нову систему, призначення якої "навчитись" ідентифікувати відео за його фрагментом, враховуючи характеристики зображеного у відеоряді. Першим етапом аналізу відео є його розбиття на окремі кадри, враховуючи зміну ентропії, колірної схеми та структурні відмі

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

48

Литвиненко, М. І., С. В. Осієвський, В. Г. Ленець, Н. В. Гармаш, С. І. Корсунов та Ю. О. Турінський. "АНАЛІЗ МОЖЛИВОСТЕЙ ВДОСКОНАЛЕННЯ АРХІТЕКТУРИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ЦІЛЕЙ У АВТОНОМНИХ СИСТЕМАХ ОЗБРОЄННЯ". Системи обробки інформації, № 1(180) (27 червня 2025): 26–37. https://doi.org/10.30748/soi.2025.180.03.

Full text

Abstract:

У статті розглядається сучасний стан архітектури машинного навчання розпізнавання цілей в автономних системах озброєння (АСО). Аналізуються ключові підходи, такі як згорткові нейронні мережі (CNN), трансформерні моделі (ViT), гібридні архітектури та методи мультисенсорної ф’юзії. Окрему увагу приділено механізмам уваги, що покращують точність локалізації об’єктів, а також оптимізаційним стратегіям, які забезпечують високу швидкодію моделей у реальному часі. Дослідження включає огляд класичних алгоритмів комп’ютерного зору, сучасних підходів глибокого навчання (DL) та мультизадачних архітектур,

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

49

Харченко, Н., та В. Сердаковський. "Нейронна мережа для діагностики хвороби Паркінсона за зображенням спіралі Архімеда." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 45 (23 грудня 2021): 54–58. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2021-45-08.

Full text

Abstract:

У статті розглянуто актуальну проблему встановлення діагнозу Паркінсона на ранніх стадіях захворювання. Вибір теми дослідження обумовлено невиліковністю хвороби Паркінсона, отже вкрай гостро, на думку авторів є нагальне виявлення захворювання на ранніх стадіях. Констатовано, що діагностики, для точного встановлення діагнозу нині не існує, тому залишається проведення тестів для виявлення симптомів. Одним з таких, як слушно зауважують автори є малювання спіралі Архімеда, яке має доволі високу точність під час виявлення тремору спокою. Створення алгоритму для автоматичної обробки таких зображень

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

50

Поляченко, A. "Згорткова нейронна мережа для класифікації томографічних і рентгенівських знімків в системі розпізнавання." КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, № 36 (27 листопада 2019): 128–33. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2019-36-15.

Full text

Abstract:

У роботі запропоновано та побудовано систему розпізнавання томографічних і рентгенівських знімків для пошуку і локалізації патологій. Дана система включає блоки: введення інформації про пацієнта, обробки медичних зображень, для встановлення висновку, для класифікації виявлених патологій, базу даних, підготовки звіту. У статті приділено увагу особливостям розробки згорткової нейронної мережі для класифікації томографічних і рентгенівських знімків в системі розпізнавання, призначеної для пошуку і локалізації патологій. В результаті, було запропоновано згорткову нейронну мережу для класифікації т

APA, Harvard, Vancouver, ISO, and other styles

We offer discounts on all premium plans for authors whose works are included in thematic literature selections. Contact us to get a unique promo code!