Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72005| Название: | Использование сверточных и рекуррентных нейронных сетей для распознавания и классификации фотоизображений |
| Авторы: | Наумов, Андрей Михайлович |
| Научный руководитель: | Крицкий, Олег Леонидович |
| Ключевые слова: | нейронная сеть; сверточная нейросеть; рекуррентная LSTM сеть; питон; поток тензоров; керас; переобучение; neural net; convolutional neural network; recurrent LSTM network; python; tenzorflow; keras; overfitting |
| Дата публикации: | 2022 |
| Библиографическое описание: | Наумов А. М. Использование сверточных и рекуррентных нейронных сетей для распознавания и классификации фотоизображений : бакалаврская работа / А. М. Наумов ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ), Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) ; науч. рук. О. Л. Крицкий. — Томск, 2022. |
| Аннотация: | Средствами языка Python построена сверточная и рекуррентная нейросеть для распознавания и
классификации фотоизображений. Собрана, размещена, обучена и протестирована нейросеть. Проведено распознавание и классификация произвольной картинки. By means of the Python language built-in convolution and recurrent neural network for probabilities and insulation photographic images. collected, posted, training and protest neural network. Conducted recognition and classification bring pictures closer. |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72005 |
| Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| TPU1372213.pdf | 1,49 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.