Tag: нейронні мережі

Use of convolved neural networks in text recognition

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Use of convolved neural networks in text recognition//Science online: International Scientific e-zine - 2021. - №11. - https://nauka-online.com/en/publications/information-technology/2021/11/20-5/

Annotation: The article investigates the use of convolutional neural networks in the recognition of images, text, sounds, etc. Mathematical models used in the construction of a neural network are given and examples of the use of such models in real life are given. In conclusion, an analysis of the possibilities of using neural networks in the creation of software applications.

Класифікація гістологічних зображень раку простати

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Класифікація гістологічних зображень раку простати//Science online: International Scientific e-zine - 2021. - №10. - https://nauka-online.com/en/publications/other/2021/10/18-5/

Annotation: (Українська) Щорічно повідомляється більше 1 мільйона нових діагнозів, рак простати є другим за поширеністю онкологічним захворюванням серед чоловіків у всьому світі, що призводить до понад 350 000 смертей щорічно. Класичним методом діагностики та прогнозування є система оцінки Глісона. У цьому процесі патологоанатоми вручну аналізують зразки біопсії простати під мікроскопом, що займає багато часу і не виключає ризику отримання невірного результату. Для допомоги патологоанатомам були розроблені алгоритми глибокого навчання для виявлення раку. Багато сучасних моделей є згортковими нейронними мережами на основі патчів. Системи на основі патчів зазвичай вимагають детальних анотацій на рівні пікселів для ефективного навчання. Однак такі анотації рідко є доступними, на відміну від клінічних звітів патологів, які містять мітки на рівні слайдів. Таким чином, розробка алгоритмів, які не потребують ручних піксельних анотацій, але можуть використовувати лише клінічний звіт, була б значним прогресом у цій галузі. Проте ці анотації є важливими для надійної роботи систем комп'ютерної діагностики, оскільки вони дають пояснення результатів і дають впевненість патологоанатомам, що модель зосереджена на важливих ознаках зображення. Тому ми пропонуємо нову weakly-supervised модель глибокого навчання, основану на самонавчальних згорткових нейронних мережах, які використовують тільки глобальну оцінку Глісона гігапіксельних зображень під час навчання, щоб точно виконувати класифікацію патернів на рівні патчів. В цій статті ми пропонуємо використати підхід, який використовує самотреновані згорткові нейронні мережі на основі парадигми машинного навчання за набором зразків.

Ефективність використання нейромережевих моделей для прогнозування руху цін, акцій компаній на ринку

Author: and

Bibliographic description of the article for the citation:

and . Ефективність використання нейромережевих моделей для прогнозування руху цін, акцій компаній на ринку//Science online: International Scientific e-zine - 2019. - №6. - https://nauka-online.com/en/publications/information-technology/2019/6/efektivnist-vikoristannya-nejromerezhevih-modelej-dlya-prognozuvannya-ruhu-tsin-aktsij-kompanij-na-rinku/

Annotation: (Українська) У роботі були розглянуті моделі прогнозування фінансових часових рядів. Проаналізовано методи стандартного інтелектуального аналізу даних та його взаємодія з методами обчислювального інтелекту для вирішення задач прогнозування.

Використання каскадних нео-фаззі нейронних мереж для прогнозу

Author:

Bibliographic description of the article for the citation:

. Використання каскадних нео-фаззі нейронних мереж для прогнозу//Science online: International Scientific e-zine - 2018. - №7. - https://nauka-online.com/en/publications/technical-sciences/2018/7/vikoristannya-kaskadnih-neo-fazzi-nejronnih-merezh-dlya-prognozu/

Annotation: (Українська) У статті розглянута каскадна нео-фаззі нейронна мережа, зроблені висновки о точності моделі при різній кількості правил та входів. Розглянута робота моделі при прогнозі промислового індексу Доу-Джонса.

Prepare

a scientific article on the current topic

Send

a scientific article to e-mail: editor@inter-nauka.com

Read

your article on the website of our magazine