Please use this identifier to cite or link to this item:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/72005| Title: | Использование сверточных и рекуррентных нейронных сетей для распознавания и классификации фотоизображений |
| Authors: | Наумов, Андрей Михайлович |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Крицкий, Олег Леонидович |
| Keywords: | нейронная сеть; сверточная нейросеть; рекуррентная LSTM сеть; питон; поток тензоров; керас; переобучение; neural net; convolutional neural network; recurrent LSTM network; python; tenzorflow; keras; overfitting |
| Issue Date: | 2022 |
| Citation: | 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. |
| Abstract: | 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 |
| Appears in Collections: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| TPU1372213.pdf | 1,49 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.