Отрывок: • Иерархическая структура: схемы электрических обозначений обычно имеют иерархическую структуру, где общие черты и связи между компонентами могут быть выделены на разных уровнях. CNN хорошо справляются с извлечением иерархических признаков из изображений, что позволяет модели улавливать сложные зависимости между компонентами схемы. • Большой объем данных: обучение CNN требует большого объема размеченных данных. В о...
Название : | Исследование применения сверточной нейронной сети для распознавания принципиальных условно-графических электрических обозначений |
Авторы/Редакторы : | Карпов Д. С. Лезина И. В. |
Дата публикации : | 2023 |
Библиографическое описание : | Карпов, Д. С. Исследование применения сверточной нейронной сети для распознавания принципиальных условно-графических электрических обозначений / Д. С. Карпов, И. В. Лезина // XVII Королевские чтения : Всерос. молодеж. науч. конф. с междунар. участием, посвящ. 35-летию со дня первого полета МТКС "Энергия –Буран", (3–5 окт. 2023 г.). : [материалы конф.] : в 2 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; [науч. ред. М. А. Шлеенков]. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023. - Т. 1. - С. 282-284. |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\544728 |
Ключевые слова: | алгоритм обратного распространения ошибки категориальная перекрестная энтропия метод градиентного спуска машинное обучение обучение сверточных нейронных сетей принципиальные условно-графические электрические обозначения полносвязные слои сверточные нейронные сети сверточные слои нейронной сети распознавание условно-графических электрических обозначений пулинговые слои нейронной сети проектирование электрической схемы функция потерь электрические схемы |
Располагается в коллекциях: | Королевские чтения |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1957-5_2023-282-284.pdf | 297.33 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.