| Карточка | Таблица | RUSMARC | |
|
|
Фомичев, Роман Андреевич. Решение задач классификации на основе сверточных нейронных сетей: выпускная квалификационная работа по программе бакалавриата. Направление подготовки 09.03.03: " Прикладная информатика". Направленность (профиль): "Информационные и вычислительные технологии" / Р. А. Фомичев; Башкирский государственный университет, Факультет математики и информационных технологий, Кафедра информационных технологий и компьютерной математики ; научный руководитель Д. В. Полупанов. — Уфа, 2022. — 50 с. — <URL:https://elib.bashedu.ru/dl/diplom/2022/Fomishov_RA_09.03.03_Prikladnaja Informatika_bak_2022.pdf>. — Текст: электронныйДата создания записи: 16.08.2022 Тематика: Математика — Математическая кибернетика; ВКР; бакалавриат; машинное обучение; нейронные сети; сверточные нейронные сети; классификация изображений УДК: 519.7 ББК: 22.18 Коллекции: Квалификационные работы бакалавров и специалистов; Общая коллекция Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему и будете работать на компьютерах в читальных залах Библиотеки
Группа: Анонимные пользователи Сеть: Интернет |
Права на использование объекта хранения
| Место доступа | Группа пользователей | Действие | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Локальная сеть Библиотеки | Аутентифицированные пользователи |
|
||||
| Локальная сеть Библиотеки | Все | |||||
| Интернет | Аутентифицированные пользователи |
|
||||
|
Интернет | Все |
Оглавление
- Введение
- 1. Решение задачи классификации методами машинного обучения
- 1.1. Общая постановка задачи классификации и обзор методов её решения
- 1.2. Особенности использования нейронных сетей как классификаторов
- 1.3. Сверточные нейронные сети
- 1.4. Метрики для оценки моделей классификации
- 2.1 Средства разработки модели
- 2.2. Постановка задачи, подготовка и предобработка исходных данных
- 2.3 Гипертюнинг
- 2.4 Дообучение моделей
- 2.5 Испытания и анализ результатов
- Заключение
- Список используемой литературы
- Приложение В. Код на Python: обучение моделей
- Приложение Г. Код на Python: Тестирование моделей
Статистика использования
|
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |