?
Neural Codes for Image Retrieval
P. 584-599.
В книге
* 1. Vol. 8689. , Zürich : Springer, 2014
Малафеев А. Ю., Николаев К. И., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 8th International Conference, AIST 2019, Kazan, Russia, July 17–19, 2019, Revised Selected Papers. Communications in Computer and Information Science. Vol. 1086.: Springer, 2020. P. 154-159.
В статье проводится исследование методов глубокого обучения для решения новой задачи многоклассовой классификации текстов, а именно определения интересов пользователей с помощью текстовых сообщений. Мы использовали оригинальный набор данных из почти 90 тысяч текстовых сообщений с форумов, размеченных по десяти интересам. Мы экспериментировали с различными современными архитектурами нейронных сетей: рекуррентными и сверточными, а также с более простыми сетями с прямой связью. ...
Добавлено: 7 ноября 2019 г.
А. С. Попова, А. Г. Рассадин, А. А. Пономаренко, В кн. : Материалы XXIII международной научно-технической конференции «Информационные системы и технологии-2017». : [б.и.], 2017. С. 852-857.
Рассматривается задача автоматической классификации эмоций в цифровом аудио сигнале. В работе рассматривается и верифицируется подход, в котором классификации звукового фрагмента сводится к задаче распознавания изображений. В качестве визуально представления использовались изображение спектрограммы и осциллограммы. Произведен численный эксперимент на открытом наборе данных Ravdess, включающий 8 различных эмоций: “нейтральный”, “спокойный”, “счастливый”, “грустный”, “злой”, “испуганный”, “отвращение”, “удивление”. Наилучшие ...
Добавлено: 18 октября 2017 г.
Савченко А. В., Optical Memory and Neural Networks (Information Optics) 2017 Vol. 26 No. 2 P. 129-136
Добавлено: 30 июня 2017 г.
Харчевникова А. С., Савченко А. В., В кн. : Сборник трудов IV Международной конференции и молодёжной школы "Информационные технологии и нанотехнологии" (ИТНТ 2018). : Самара : Предприятие "Новая техника", 2018. Гл. 124. С. 916-924.
Исследуется задача определения пола и возраста по видеоизображению лица с использованием глубоких сверточных нейронных сетей. Проведен сравнительный анализ существующих методов агрегации решений, полученных для отдельных кадров. В целях повышения точности идентификации пола и возраста разработана информационная система, в которой реализованы несколько алгоритмов построения коллективов решающих правил. Проведено экспериментальное исследование для баз видеоданных IJB-A, Indian Movies ...
Добавлено: 18 октября 2018 г.
Добавлено: 29 октября 2021 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.
A.D. Sokolova, A.V. Savchenko, , in : CEUR Workshop Proceedings. Vol. 2210: Proceedings of the International Conference Information Technology and Nanotechnology. Session Image Processing and Earth Remote Sensing .: [б.и.], 2018. P. 243-250.
Добавлено: 5 ноября 2018 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.
Николаев К. И., Малафеев А. Ю., , in : Analysis of Images, Social Networks and Texts. 7th International Conference AIST 2018. : Springer, 2018. Ch. 12. P. 121-126.
Добавлено: 15 февраля 2019 г.
Чураев Е. Н., Савченко А. В., , in : 2021 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). : IEEE, 2021. P. 633-638.
Добавлено: 7 октября 2021 г.
Solovyev R. A., Vakhrushev M., Radionov A. и др., , in : 2020 IEEE 40th International Conference on Electronics and Nanotechnology (ELNANO). : IEEE, 2020. Ch. 9088863. P. 688-693.
Добавлено: 19 сентября 2020 г.
A. G. Rassadin, A. V. Savchenko, , in : CEUR Workshop Proceedings. Vol. 1901: Proceedings of the International conference Information Technology and Nanotechnology. Session Image Processing, Geoinformation Technology and Information Security.: CEUR-WS, 2017. P. 207-213.
Добавлено: 17 октября 2017 г.
Vu T., Осокин А. А., Laptev I., , in : Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2015). : Santiago de Chile : IEEE, 2015. P. 2893-2901.
Добавлено: 19 октября 2017 г.
Савченко Л. В., Информационные технологии 2020 Т. 26 № 5 С. 290-296
В статье рассматривается задача распознавания изолированных слов с помощью методов глубокого обучения и сверточных нейронных сетей. Предложено выполнить дообучение сетей для проведения адаптации акустических моделей на голос диктора с использованием малого числа произнесенных им реализаций эталонных слов. Для понижения вероятности ошибочного распознавания рассматривается комбинирование нескольких различных дообученных дикторозависимых нейросетевых моделей. ...
Добавлено: 2 сентября 2020 г.
Попова А. С., Alexandr G. Rassadin, Alexander A. Ponomarenko, , in : Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research. Selected Papers from the XIX International Conference on Neuroinformatics, October 2-6, 2017, Moscow, Russia. Vol. 736.: Cham : Springer, 2017. P. 117-124.
Добавлено: 18 октября 2017 г.
Berezovskiy V., Морозов Н. В., , in : The 2nd Workshop and Challenges for Out-of-Distribution Generalization in Computer Vision. ICCV 2023. : [б.и.], 2023.
Добавлено: 20 ноября 2023 г.
Myrzin V., Tsoy T., Bai Y. и др., , in : Interactive Collaborative Robotics: 6th International Conference, ICR 2021, St. Petersburg, Russia, September 27–30, 2021, Proceedings. : Springer, 2021. Ch. 12. P. 138-149.
Добавлено: 21 октября 2021 г.
Hollandi R., Мошков Н. Е., Paavolainen L. и др., Trends in Cell Biology 2022
Добавлено: 21 января 2022 г.
Lomov I., Lyubimov M., Макаров И. А. и др., Journal of Industrial Information Integration 2021 Vol. 23 Article 100216
Automated early process fault detection and prediction remains a challenging problem in industrial processes. Traditionally it has been done by multivariate statistical analysis of sensor readings and, more recently, with the help of machine learning methods. The quality of machine learning models strongly depends on feature engineering, that in turn heavily relies on expertise of ...
Добавлено: 21 марта 2021 г.
Терещенко С. Н., Перов А. А., Осипов А. Л., Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture 2021 Т. 13 № 1 С. 144-155
Цель. Разработка модели сверточной нейронной сети для определения заболеваний маниока по фотографии с мобильного телефона.
Методы и материалы исследования. Материалом для исследований послужили размеченные изображения с различными видами заболеваний маниока, опубликованные в открытом доступе платформы Kaggle. Методы исследования: теория проектирования и разработки информационных систем, программирования, методы аугментации и расширения датасетов для задач компьютерного зрения, методы настройки ...
Добавлено: 17 ноября 2021 г.
Гречихин И. С., Andrey V. Savchenko, , in : Pattern Recognition and Image Analysis. * 2.: Springer, 2019. P. 429-440.
Добавлено: 23 сентября 2019 г.
Лобачева Е. М., Чиркова Н. А., Ветров Д. П., / International Conference on Machine Learning. Series 1 "Workshop on Learning to Generate Natural Language". 2017.
Добавлено: 19 октября 2017 г.
Koch S., Matveev A., Jiang Z. и др., , in : Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2019). : IEEE, 2019. P. 9601-9611.
Добавлено: 26 ноября 2019 г.