| Карточка | Таблица | RUSMARC | |
|
|
Булатов, И. И. Устранение шумов при аппроксимации медицинских изображений: выпускная квалификационная работа по направлению подготовки (специальность) 03.04.02 Физика.Направленность (профиль): Медицинская физика [Электронный ресурс] / И. И. Булатов; Уфимский университет науки и технологий, Стерлитамакский филиал, Естественнонаучный факультет, Кафедра общей и теоретической физики ; научный руководитель Н. Н. Биккулова. — Стерлитамак, 2025. — 63 с. — <URL:https://elib.bashedu.ru/dl/diplom/SF/2025/ENF/BulatovII_03.04.02_MFIZ_mag_2025_VKR.pdf>.Дата создания записи: 17.07.2024 Тематика: Физика; Медицинская физика; магистратура; ВКР; медицинские изображения УДК: 53 ББК: 22.3 Коллекции: Магистерские диссертации; 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
- 1a951cb9e0f5692710b6303066f14a2f23a2b3a8262810515bb7c0c8ba62ae1e.pdf
- ВВЕДЕНИЕ
- ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
- 1.1. Обобщение нейронной сети
- 1.2. Прямое распространение нейронной сети
- 1.3. Обратное распространение ошибки сверточной нейронной сети
- 1.4. Коэффициент сходимости. Условия Липшица
- Вывод по первой главе
- 6. Рассмотрели влияния данных на устойчивость прямого и обратного распространения ошибки и рассмотрели методы приведения данных к устойчивому виду.
- ГЛАВА 2. ОСНОВНЫЕ ИНЖЕНЕРНЫЕ РАСЧЕТЫ ДЛЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
- 2.1. Асимптотическая сложность прямого распространения нейронной сети
- 2.2. Асимптотическая сложность обратного распространения ошибки сверточной нейронной сети
- 2.3. Асимптотическая емкость сверточной нейронной сети
- 2.4. Вычислительные расчеты для некоторых функций активации
- Пример:
- Особые случаи:
- 1. Системный дизайн:
- 2. Выбор архитектуры:
- GPU: Для задач с P>95% (матричные операции в ИИ),
- Вывод по второй главе
- ГЛАВА 3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
- 3.1. Асимптотическая оценка занимаемой памяти
- 3.2. Граф архитектуры программы
- Выводы по третьей главе
- ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТ
- 4.1. Описание наборов выборок и топологии нейронной сети
- 4.2. Выявление коэффициента корреляции между функцией потерь и математическим ожиданием
- Вывод по четвертой главе
- 7eefaeef1076cb303aecf03f98bf87650b4fbe8f1bfcaa325c6a29b2797a7e5d.pdf
- 1a951cb9e0f5692710b6303066f14a2f23a2b3a8262810515bb7c0c8ba62ae1e.pdf
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ЛИТЕРАТУРЫ
- 8b242574d4f54af818080fd10d84159640a88800a9ae723166f61bab5a90662e.pdf
Статистика использования
|
|
Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |