емеилeditor@inter-nauka.com
кабинетЛичный кабинет
Подать статью
  1. Главная
  2. Публикации
  3. нейронні мережі

Тег: нейронні мережі

Використання згорткових нейронних мереж у розпізнаванні текстів
Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Використання згорткових нейронних мереж у розпізнаванні текстів//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2021. - №11. - https://nauka-online.com/ru/publications/information-technology/2021/11/20-5/

Аннотация: (Українська) В статті проводиться дослідження використання згорткових нейронних мереж при розпізнаванні образів, тексту, звуків, тощо. Приводяться математичні моделі, які використовуються при побудові нейронної мережі та наводяться приклади використання таких моделей у реальному житті. У якості заключення проводиться аналіз можливостей використання нейронних мереж при створенні програмних застосунків.

Ключевые слова: deep learning mathematical models neural networks text recognition глибоке навчання математичні моделі нейронні мережі розпізнавання тексту
Рубрики: Информационные технологии
471 Комментарии выключены Читать онлайн

Класифікація гістологічних зображень раку простати
Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Класифікація гістологічних зображень раку простати//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2021. - №10. - https://nauka-online.com/ru/publications/other/2021/10/18-5/

Аннотация: (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.

Ключевые слова: глибинне навчання класифікація зображень нейронні мережі оцінка Глісона рак простати
Рубрики: Другое
323 Комментарии выключены Читать онлайн

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

Библиографическое описание статьи для цитирования:

и. Ефективність використання нейромережевих моделей для прогнозування руху цін, акцій компаній на ринку//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2019. - №6. - https://nauka-online.com/ru/publications/information-technology/2019/6/efektivnist-vikoristannya-nejromerezhevih-modelej-dlya-prognozuvannya-ruhu-tsin-aktsij-kompanij-na-rinku/

Аннотация: (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.

Ключевые слова: Keras класифікація нейронні мережі прогнозування фінансових часових рядів регресія
Рубрики: Информационные технологии
1164 Комментарии выключены Читать онлайн

Використання каскадних нео-фаззі нейронних мереж для прогнозу
Автор:

Библиографическое описание статьи для цитирования:

. Використання каскадних нео-фаззі нейронних мереж для прогнозу//Наука онлайн: Международный научный электронный журнал. - 2018. - №7. - https://nauka-online.com/ru/publications/technical-sciences/2018/7/vikoristannya-kaskadnih-neo-fazzi-nejronnih-merezh-dlya-prognozu/

Аннотация: (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.

Ключевые слова: нейронні мережі нечітка логіка прогноз
Рубрики: Технические науки
1032 Комментарии выключены Читать онлайн

Подготовьте

научную статью на актуальную тему

Отправьте

научную статью на e-mail: editor@inter-nauka.com

Читайте

Вашу статью на сайте нашего журнала