?
Visual product recommendation using neural aggregation network and context gating
Journal of Physics: Conference Series. 2019. Vol. 1368. No. 032016. P. 1-7.
Demochkin K. V., Савченко А. В.
Научное направление:
Компьютерные науки
Приоритетные направления:
компьютерно-математическое
Язык:
английский
Ключевые слова: рекомендательные системыобработка и распознавание изображенийConvolutional Neural Networkсверточные нейронные сетиattentional networksRecommender Systemsimage processingмеханизм внимания в нейронных сетях
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Савченко А. В., Дёмочкин К. В., Савченко Л. В., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2020 Vol. 29 No. 4 P. 297-304
Добавлено: 25 октября 2019 г.
Дёмочкин К. В., Савченко А. В., В кн. : Сборник трудов V Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2019). : [б.и.], 2019.
Исследуется задача определения интересов пользователей для рекомендательных систем на основе набора фотографий заказанных или просмотренных ранее товаров. Исследованы нейросетевые методы агрегации векторов признаков изображений, извлеченных с помощью глубоких нейронных сетей. Предложен новый двухэтапный алгоритм, в котором на первом этапе происходит дообучение сверточной нейронной сети, а на втором этапе при помощи последовательного применения методов агрегации neural ...
Добавлено: 4 декабря 2018 г.
Савченко А. В., Рассадин А. Г., , in : Advances in Neural Networks – ISNN 2019 16th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2019, Moscow, Russia, July 10–12, 2019, Proceedings, Part II. : Cham : Springer, 2019. Ch. 41. P. 422-430.
Добавлено: 16 августа 2019 г.
Sokolova A., Савченко А. В., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2020 Vol. 29 No. 1 P. 19-29
В работе рассмотрена задача повышения вычислительной эффективности распознавания лиц на статических изображениях и видео, описываемых векторами признаков высокой размерности, которые извлекаются с использованием сверточных нейронных сетей. Для обработки видеопоследовательностей применены способы агрегации признаков, полученных для каждого видео кадра. Предложен новый иерархический алгоритм распознавания, который отличается от известных подходов тем, что для последовательного анализа более детализированного ...
Добавлено: 25 октября 2019 г.
Савченко А. В., Записки научных семинаров ПОМИ РАН 2021 Т. 499 С. 267-283
В статье рассматриваются быстрые алгоритмы распознавания изображений, основанные на статистическом последовательном анализе. Исследованы метода с последовательной обработкой главных компонент векторов признаков изображений, а также с ранним остановом при прямом проходе в сверточной нейронной сети. Особое внимание уделено последовательному обучению нейросетевых моделей для одновременной классификации нескольких атрибутов (пол, возраст, раса) по фотографии лица. Подчеркнуто, что такие ...
Добавлено: 27 января 2021 г.
Los Alamitos, Washington, Tokyo : IEEE Computer Society, 2014
This volume contains the papers selected for presentation at the 2014 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI'14), held as part of the 2014 Web Intelligence Congress (WIC'14) at the University of Warsaw, Warsaw, Poland, from 11 to 14 in August, 2014. The conference was sponsored and co-organized by the IEEE Computer Society, the Web ...
Добавлено: 9 июня 2014 г.
Игнатов Д. И., Николенко С. И., Абаев Т. М. и др., Expert Systems with Applications 2016 Vol. 55 P. 546-558
Добавлено: 28 июня 2016 г.
Добавлено: 19 августа 2021 г.
Федоров А. Н., Nikolskaia K., Ivanov S. и др., Journal of Big Data 2019 Vol. 6 Article 73
Добавлено: 5 декабря 2020 г.
Харчевникова А. С., Савченко А. В., Компьютерная оптика 2020 Т. 44 № 4 С. 618-626
В работе рассматривается задача извлечения предпочтений пользователя по его фотоальбому. Предложен новый подход на основе автоматического порождения текстовых описаний фотографий и последующей классификации таких описаний. Проведен анализ известных методов создания аннотаций по изображению на основе свёрточных и рекуррентных (Long short-term memory) нейронных сетей. С использованием набора данных Google’s Conceptual Captions обучены новые модели, в которых ...
Добавлено: 16 сентября 2020 г.
Ростов н/Д : ООО "ДГТУ-Принт", 2017
В сборник включены труды Международной научной конференции, посвященной анализу современных проблем математического моделирования, обработки изображений, развитию и применению параллельных вычислительных технологий. Главная цель конференции – предоставить возможность для обсуждения перспектив развития методов математического моделирования, обработки изображений, а также новых параллельных вычислительных технологий и представления результатов, полученных ведущими научными группами в использовании суперкомпьютерных технологий для решения ...
Добавлено: 11 января 2018 г.
Sokolova Anastasiia, Kharchevnikova Angelina, Савченко А. В., Lecture Notes in Computer Science 2018 Vol. 10716 P. 223-230
Добавлено: 24 октября 2017 г.
Computational methods to predict Z-DNA regions are in high demand to understand the functional role of Z-DNA. The previous state-of-the-art method Z-Hunt is based on statistical mechanical and energy considerations about B- to Z-DNA transition using sequence information. Z-DNA CHiP-seq experiment results showed little overlap with Z-Hunt predictions implying that sequence information only is not ...
Добавлено: 11 декабря 2020 г.
Криницкий М. А., Вереземская П. С., Гращенков К. В. и др., Atmosphere 2018 Vol. 9 No. 426 P. 1-23
Добавлено: 26 ноября 2020 г.
Савченко Л. В., Информационные технологии 2019 Т. 25 № 5 С. 313-318
Рассматривается задача постановки произношения на основе применения методов глубокого обучения совместно с информационной теорией восприятия речи. Для повышения эффективности тестирования качества произношения предложено проводить дообучение сверточной нейронной сети с использованием наилучших эталонов пользователя. Экспериментально показано, что предложенный подход характеризуется высокой точность и скоростью распознавания для различных акустических моделей по сравнению с известными аналогами. ...
Добавлено: 29 мая 2019 г.
Разоренова А. М., Yavich N., Malovichko M. и др., / Cold Spring Harbor Laboratory. Series 005140 "Biorxiv". 2020.
Добавлено: 10 ноября 2020 г.
Гостев И. М., Sevastianov L., RUDN Journal of Mathematics, Information Sciences and Physics 2018 Vol. 26 No. 4 P. 331-342
В работе изложена одна из методологий по обработке изображений и распознавания фор- мы графических объектов. В ней на первом этапе производится предварительная обработка изображения с целью выделения характерных признаков формы объектов. В качестве та- ких признаков были использованы контуры. Для преобразования 2D контуров объектов в одномерную контурную функцию был использован метод ArcHeight. Для идентификации контурных ...
Добавлено: 19 декабря 2018 г.
NY : ACM, 2015
Добавлено: 24 февраля 2016 г.
Гостев И. М., Севастьянов Л. А., Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Математика, информатика, физика 2016 № 4 С. 49-55
Решается задача получения точек с высокой кривизной (особых точек) контуров для идентификации формы объектов на изображениях. Проводится разбор существующих методов численного дифференцирования в данном аспекте. Рассматривается новый метод дифференцирования плоских дискретно заданных кривых, являющихся точками (пикселями) контуров объектов, на основе использования вариаций метода Arch Height. Показаны особенности такого метода дифференцирования при использовании различных формул вычисления ...
Добавлено: 17 февраля 2017 г.
Козачок А. В., Копылов С. А., Мещеряков Р. В. и др., Компьютерная оптика 2017 Т. 41 № 5 С. 743-755
Развитие концепции интернета вещей привело к существенному росту объемов обрабатываемой информации. Значительную часть данных, циркулирующих в глобальной сети, при этом составляет мультимедиаконтент. Зачастую эта информация содержит персональные данные конкретного пользователя или является объектом интеллектуальной собственности и авторского права. Задача по защите авторских прав владельцев цифровых изображений на протяжении последних десятилетий не теряет актуальности. Классические средства ...
Добавлено: 5 сентября 2019 г.