Показать сокращенную информацию
Сравнительный анализ архитектур RNN для решения задач классификации при обработке видео
| dc.contributor.author | Курочка, К. С. | |
| dc.contributor.author | Башаримов, Ю. С. | |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2024-04-22T10:30:55Z | |
| dc.date.available | 2024-04-22T10:30:55Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | Курочка, К. С. Сравнительный анализ архитектур RNN для решения задач классификации при обработке видео / К. С. Курочка, Ю. С. Башаримов // Информационные технологии и системы 2023 (ИТС 2023) : материалы Международной научной конференции, Минск, 22 ноября 2023 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол. : Л. Ю. Шилин [и др.]. – Минск : БГУИР, 2023. – С. 63–64. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://elib.gstu.by/handle/220612/33673 | |
| dc.description.abstract | Выбор архитектуры нейронной сети для решения задачи классификации и распознавания образов является весьма важным этапом, влияющим как на скорость обучения сети, так и на точность и уровень ошибок полученной модели. В данной работе проводится сравнительных анализ различных архитектур реккурентных нейронных сетей на примере решения задачи классификации объектов в видеопотоке. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | Нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | Распознавание образов | ru_RU |
| dc.subject | Реккурентные нейронные сети | ru_RU |
| dc.subject | Обработка видео | ru_RU |
| dc.title | Сравнительный анализ архитектур RNN для решения задач классификации при обработке видео | ru_RU |
| dc.type | Article | ru_RU |
