Зображення обкладинки

Evaluating the informativity of training sample for classification of images by deep learning methods

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2021
Автори:	B. P. Rusyn, O. A. Lutsyk, Ya. Kosarevych
Формат:	Стаття
Мова:	Англійська
Опубліковано:	2021
Назва видання:	Cybernetics and Systems Analysis
Онлайн доступ:	http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001284184
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine \| LibNAS

Репозитарії

Library portal of National Academy of Sciences of Ukraine | LibNAS

Схожі ресурси

Image segmentation of clouds based on deep learning
за авторством: B. P. Rusyn, та інші
Опубліковано: (2020)

Method of features construction for remote sensing images based on the characteristics of random point fields
за авторством: Ya. Kosarevych, та інші
Опубліковано: (2017)

Recognition of Handwritten Texts on Images Using Deep Machine Learning
за авторством: M. D. Snitko, та інші
Опубліковано: (2024)

APPLICATION OF DEEP LEARNING NEURAL NETWORK FOR CLASSIFICATION OF BIG DATA OF ASTRONOMIC OBSERVATIONS
за авторством: Gorbunov, A. A., та інші
Опубліковано: (2017)

Application of Deep Learning Neural Network for Classification of Big Data of Astronomic Observations
за авторством: A. A. Gorbunov, та інші
Опубліковано: (2017)

Analysis of remote sensing images by methods of convolutional neural networks and marked random point fields
за авторством: Ya. Kosarevych, та інші
Опубліковано: (2021)

Modeling of pitting corrosion propagation using spot images
за авторством: Ya. Kosarevych, та інші
Опубліковано: (2015)

Machine learning methods analysis in the document classification problem
за авторством: Zhyrkova, A.P., та інші
Опубліковано: (2021)

Machine learning methods analysis in the document classification problem
за авторством: A. P. Zhyrkova, та інші
Опубліковано: (2020)

Information techniques of deep machine learning for the analysis of land cover changes
за авторством: N. N. Kussul, та інші
Опубліковано: (2016)

Comparison of image segmentation methods on resistance to the impulse noise and blur distortion
за авторством: T. I. Kerod, та інші
Опубліковано: (2015)

Compression Methods of Deep Learning Models Based on Student-Teacher Method
за авторством: I. V. Stetsenko, та інші
Опубліковано: (2019)

A classification of text as images using neural networks pre-trained on the imagenet
за авторством: V. Slyusar
Опубліковано: (2023)

Minimax deviation strategies for machine learning and recognition with short learning samples
за авторством: M. I. Schlesinger, та інші
Опубліковано: (2022)

Development of 3D surface reconstruction by the image triad based on the Lambertian reflection model
за авторством: V. H. Ivaniuk, та інші
Опубліковано: (2022)

Deep learning for photovoltaic panels segmentation
за авторством: K. Bouzaachane, та інші
Опубліковано: (2023)

Image Sampling with Quasicrystals
за авторством: Grundland, M., та інші
Опубліковано: (2009)

Review of machine learning methods for Big satellite Data classification
за авторством: M. S. Lavreniuk, та інші
Опубліковано: (2018)

The Principles of Application of Machine Learning in Classification of Network Traffic
за авторством: Ya. M. Antonyuk, та інші
Опубліковано: (2018)

Review of deep learning methods in applied problems of economic monitoring based on geospatial data
за авторством: M. S. Lavreniuk, та інші
Опубліковано: (2022)

Optimization method for segmentation of concrete components in digital images of test sample sections
за авторством: T. S. Mandzii, та інші
Опубліковано: (2022)

The Influence of the Statistical Characteristics of the Training Sample on its Representativeness
за авторством: V. V. Iskra, та інші
Опубліковано: (2013)

Using Gibbs Sampling to Estimate the Solution of the Unpaired Learning Problem
за авторством: V. M. Krygin
Опубліковано: (2023)

English Accent Recognition Using Deep Machine Learning
за авторством: A. V. Manokhin, та інші
Опубліковано: (2021)

Structural and Parametric Synthesis of Deep Learning Neural Networks
за авторством: V. M. Syniehlazov, та інші
Опубліковано: (2020)

Method of exposure of signs of the digital editing in phonograms with the use of neuron networks of the deep learning
за авторством: V. I. Solovev, та інші
Опубліковано: (2020)

Method of evaluation newest of knowledge during training ontologies
за авторством: V. M. Kovalevych, та інші
Опубліковано: (2013)

Discriminant functions quality estimation on the basis of training and testing samples
за авторством: A. Sarychev, та інші
Опубліковано: (2012)

Computer analysis of typical elements of fractographic images
за авторством: Ya. Kosarevych, та інші
Опубліковано: (2012)

On the finite convergence of the NN classification learning on mistakes
за авторством: V. I. Norkin
Опубліковано: (2022)

On the finite convergence of the NN classification learning on mistakes
за авторством: Norkin, V.I.
Опубліковано: (2022)

Design training courses and e- books as an innovative means of learning
за авторством: H. K. Barvitska, та інші
Опубліковано: (2015)

Review of standards for creating training materials in learning management systems
за авторством: V. O. Soldatenko
Опубліковано: (2020)

Aplication of deep learning technology for creating intellectual autonomous machines
за авторством: O. S. Bilokon
Опубліковано: (2020)

Application of deep learning technology for creating intellectual autonomous machines
за авторством: Bilokon, O.S.
Опубліковано: (2020)

Digital twins in intrusion detection systems based on deep learning
за авторством: Letychevskyi, O.O., та інші
Опубліковано: (2025)

Application of deep reinforced learning for long-term dynamic composition of WEB services
за авторством: Moroz, H.B.
Опубліковано: (2025)

Perception and attention - the first principle of training and learning activities of students in the classroom
за авторством: I. A. Kucherenko
Опубліковано: (2013)

Evaluation of materials` grain size by means of point processes
за авторством: Ya. Kosarevych
Опубліковано: (2013)

Features of preparation of full-scale samples for training the specialists on heat monitoring of all levels
за авторством: Yu. Hlukhovskyi, та інші
Опубліковано: (2017)