Standard

Биологически-подобные модели сверточных нейронов в задаче распознавания иллюзорного контура. / Кугаевских, Александр Владимирович; Берьянов, Максим Сергеевич.

в: Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии, Том 20, № 1, 4, 2022, стр. 47-56.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданиях › статья › Рецензирование

Harvard

Кугаевских, АВ & Берьянов, МС 2022, 'Биологически-подобные модели сверточных нейронов в задаче распознавания иллюзорного контура', Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии, Том. 20, № 1, 4, стр. 47-56. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2022-20-1-47-56

APA

Кугаевских, А. В., & Берьянов, М. С. (2022). Биологически-подобные модели сверточных нейронов в задаче распознавания иллюзорного контура. Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии, 20(1), 47-56. [4]. https://doi.org/10.25205/1818-7900-2022-20-1-47-56

Vancouver

Кугаевских АВ, Берьянов МС. Биологически-подобные модели сверточных нейронов в задаче распознавания иллюзорного контура. Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2022;20(1):47-56. 4. doi: 10.25205/1818-7900-2022-20-1-47-56

Author

Кугаевских, Александр Владимирович ; Берьянов, Максим Сергеевич. / Биологически-подобные модели сверточных нейронов в задаче распознавания иллюзорного контура. в: Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2022 ; Том 20, № 1. стр. 47-56.

BibTeX

@article{3eaf5e2bef3544b7b7bb6107a1deda45,
title = "Биологически-подобные модели сверточных нейронов в задаче распознавания иллюзорного контура",
abstract = "Представлен результат проектирования архитектуры нейронной сети на биологически-подобных нейронах, в задачу которой входит отработка механизма распознавания иллюзорного контура на примере «фигур Канижа». Нейронная сеть позволила добиться инвариантности к количеству углов фигуры и не теряет в качестве распознавания при изменении размеров иллюзорного контура. Основное применение подхода может быть найдено в задаче разделения «фигура - фон» на изображениях.",
keywords = "иллюзорный контур, нейронная сеть, биологически-подобная модель, выделение краев, нейроны конца линий, сегментация",
author = "Кугаевских, {Александр Владимирович} and Берьянов, {Максим Сергеевич}",
note = "Кугаевских А.В., Берьянов М.С. Биологически-подобные модели сверточных нейронов в задаче распознавания иллюзорного контура // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. - 2022. - Т. 20. - № 1. С. 47–56.",
year = "2022",
doi = "10.25205/1818-7900-2022-20-1-47-56",
language = "русский",
volume = "20",
pages = "47--56",
journal = "Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии",
issn = "1818-7900",
publisher = "ИПЦ НГУ",
number = "1",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Биологически-подобные модели сверточных нейронов в задаче распознавания иллюзорного контура

AU - Кугаевских, Александр Владимирович

AU - Берьянов, Максим Сергеевич

N1 - Кугаевских А.В., Берьянов М.С. Биологически-подобные модели сверточных нейронов в задаче распознавания иллюзорного контура // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. - 2022. - Т. 20. - № 1. С. 47–56.

PY - 2022

Y1 - 2022

N2 - Представлен результат проектирования архитектуры нейронной сети на биологически-подобных нейронах, в задачу которой входит отработка механизма распознавания иллюзорного контура на примере «фигур Канижа». Нейронная сеть позволила добиться инвариантности к количеству углов фигуры и не теряет в качестве распознавания при изменении размеров иллюзорного контура. Основное применение подхода может быть найдено в задаче разделения «фигура - фон» на изображениях.

AB - Представлен результат проектирования архитектуры нейронной сети на биологически-подобных нейронах, в задачу которой входит отработка механизма распознавания иллюзорного контура на примере «фигур Канижа». Нейронная сеть позволила добиться инвариантности к количеству углов фигуры и не теряет в качестве распознавания при изменении размеров иллюзорного контура. Основное применение подхода может быть найдено в задаче разделения «фигура - фон» на изображениях.

KW - иллюзорный контур

KW - нейронная сеть

KW - биологически-подобная модель

KW - выделение краев

KW - нейроны конца линий

KW - сегментация

UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48459116

UR - https://www.mendeley.com/catalogue/4a9e7cb1-9f91-33e0-937d-951650994962/

U2 - 10.25205/1818-7900-2022-20-1-47-56

DO - 10.25205/1818-7900-2022-20-1-47-56

M3 - статья

VL - 20

SP - 47

EP - 56

JO - Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии

JF - Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии

SN - 1818-7900

IS - 1

M1 - 4

ER -

ID: 48510897