ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ СВЁРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Авторы

  • А. А. СОЛОВЬЁВ Полоцкий государственный университет

Аннотация

Рассматриваются и анализируются основные идеи и новшества в реализации свёрточных нейронных сетей, а также их результаты на основании ежегодного международного проекта по широкомасштабному распознаванию образов ILSVRC.

Библиографические ссылки

ImageNet [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/ImageNet. — Дата доступа: 24.09.2018г.

Krizhevsky, A. Imagenet classification with deep convolutional neural networks / Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton // NIPS. — 2012.

Zeiler, M. Visualizing and Understanding CNN / Matthew D. Zeiler, Rob Fergus // ECCV. — 2014.

Simonyan, K. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition / Karen Simonyan, Andrew Zisserman // arXiv technical report. — 2014.

Wei, L. Going deeper with convolutions / Christian Szegedy, Wei Liu, Pierre Sermanet, Scott Reed, Vincent Vanhoucke, Dragomir Anguelov, Andrew Rabinovich, Yangqing Jia, Dumitru Erhan // CVPR. — 2015.

Kaiming, H. Deep Residual Learning for Image Recognition / Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun // CVPR. — 2016.

Электронный сборник трудов молодых специалистов Полоцкого государственного университета имени Евфросинии Полоцкой. Промышленность

Загрузки

Опубликован

2018-12-07

Выпуск

№ 25 (2018)

Раздел

Информационные технологии

Как цитировать

СОЛОВЬЁВ, А. А. (2018). ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ СВЁРТОЧНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ. Электронный сборник трудов молодых специалистов Полоцкого государственного университета имени Евфросинии Полоцкой. Промышленность, (25), 128-130. извлечено от https://journals.psu.by/specialists_industry/article/view/6397

Лицензия

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.