Методы искусственного интеллекта в обработке данных и изображений. Монография

Об издании

Монография посвящена созданию новых подходов к задачам параллельной обработки данных и изображений. Предложена модель рекуррентной нейронной сети, основанной на одномерных отображениях значения входного сигнала нейрона на его активационной функции. Рассмотрены вопросы создания и применения рекуррентных нейронных сетей для решения задач кластеризации и классификации данных, в том числе пространственных данных. Рассматриваются новые подходы к проектированию программного обеспечения для различных современных параллельных вычислительных систем, основанные на структурно-графическом представлении ПО, а также вопросы практического использования предложенных способов для обработки изображений, в частности выделения границ на спутниковых снимках. Монография предназначена для научных работников, аспирантов и студентов, интересующихся вопросами параллельной обработки данных и изображений.

Библиографическая запись

Методы искусственного интеллекта в обработке данных и изображений : монография / А. Ю. Дёмин, А. К. Стоянов, В. Б. Немировский, В. А. Дорофеев. — Томск : Томский политехнический университет, 2016. — 130 c. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/84054.html (дата обращения: 28.07.2023). — Режим доступа: для авторизир. пользователей