THE AVAILABLE NEURAL NETWORK SIMULATION SOFTWARE : научное издание

Krutko D.A.; Kutuzova M.O.

Дополнительные ссылки: eLibrary

База данных: Каталог библиотеки СФУ

Библиографическое описание: THE AVAILABLE NEURAL NETWORK SIMULATION SOFTWARE : научное издание / D. A. Krutko, M. O. Kutuzova. - Текст : непосредственный // Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации. - 2021. - № 20. - P. 33-35.

Аннотация: Machine learning is actively developing in the field of scientific research. The relevance of choosing a suitable library for working with neural network modeling is due to a wide variety of functions, customization options and interface features of this software toolkit.
Машинное обучение активно развивается в области научных исследований. Актуальность выбора подходящей библиотеки для работы с нейросетевым моделированием обусловлено большим разнообразием функций, возможностями настройки и особенностями интерфейса данного программного инструментария.

Год издания: 2021

Авторы: Krutko D.A. , Kutuzova M.O.

Издательство: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, Красноярск

Источник: Молодежь. Общество. Современная наука, техника и инновации

Выпуск: № 20

Номера страниц: 33-35

Держатель оригинала документа: Reshetnev Siberian State University of Science and Technology

Количество экземпляров:

Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Показать дополнительные сведения

RESEARCH ON THE ARCHITECTURE OF A CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR IMAGE RECOGNITION

Kutuzova M.O. и др.
2021 год

APPLICATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS IN THE PROBLEM OF RECOGNITION OF HANDWRITTEN NUMBERS

Krutko D.A.
2022 год

COMPARISON BETWEEN Q-LEARNING AND QUANTUM NEURAL NETWORKS ON SIMPLE MACHINE LEARNING TASK

Kalinin D.A.
2022 год

NEURAL NETWORKS FOR FACE RECOGNITION

Golovenok I.A. и др.
2018 год

DEVELOPMENT OF AN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK FOR CLASSIFICATION OF TEXT BY CATEGORY

Takhtay O. A. и др.
2021 год

ANALYSIS OF PRODUCT QUALITY IN THE INDUCTION SOLDERING PROCESS USING NEURAL NETWORKS

Shutkina E.V. и др.
2025 год

Convolutional neural network and deep machine learning for ECG analysis

Nepomnyashchiy O.V. и др.
2024 год

Комбинированная модель локализации акустических источников с применением технологии глубокого…

Шаход Джиах Михаил и др.
2024 год

INTRODUCTION TO NEURAL NETWORKS

Skorokhod A.V.
2020 год

AUTOMATIC AGE ESTIMATION USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK AND SUPPORT VECTOR MACHINE

Fedotov D.V. и др.
2015 год

PRELIMINARY ANALYSIS OF ENERGY OF FULLERENE ISOMERS BY MEANS OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS

Dresvyanskiy D.V.
2019 год

APPLICATION OF VIDEO ANALYTICS IN INFORMATION SYSTEMS

Zagaevich M.A.
2025 год

КОНЦЕПЦИЯ НЕЙРОСЕТЕВОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ЭЛЕКТРОННО-ЛУЧЕВОЙ СВАРКИ

Шанин И. Е. и др.
2021 год

PROCESSING TELEMETRIC INFORMATHION OF THE SPACECRAFT BY NEURAL NETWORKS ON THE BASIS OF KALMAN…

Lukina А.S. и др.
2017 год

Evaluating the generalization ability of deep learning models for sound source localization

Shahoud Ghiath M. и др.
2025 год

APPLICATION OF NEURAL NETWORKS IN MARKETING

Pozdnyakov M.A. и др.
2019 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

THE AVAILABLE NEURAL NETWORK SIMULATION SOFTWARE : научное издание
статья из журнала

Похожие публикации