Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/24365
Название: | Моделювання впливу режимів Distributed Tensorflow на продуктивність вирішення задач сегментації зображень |
Авторы: | Новіков М. С. |
Ключевые слова: | машинне навчання штучні нейронні мережі розподілені обчислення сегментація зображень tensorflow згорткова нейронна мережа unet розподілене навчання |
Дата публикации: | 2020 |
Библиографическое описание: | Новіков М. С. Моделювання впливу режимів Distributed Tensorflow на продуктивність вирішення задач сегментації зображень: дипломна робота на здобуття освітнього ступеня магістра: спец. 122 «Комп’ютерні технології» / М. С. Новіков. – Харків : ХНЕУ ім. С. Кузнеця, 2020. |
Краткий осмотр (реферат): | Об’єктом дослідження є сегментація зображень з використанням нейронної мережі U-Net та розподіленого режиму TensorFlow. Предметом дослідження є навчання мережі U-Net на ультразвукових зображеннях нервової структури шиї з використанням різних функцій оптимізації та методів розподілення навчання. Метою роботи є отримання якнайбільш точного результату сегментації медичного зображення та аналіз ефективності розподіленого навчання з використанням штучної нейронної мережі U-Net. Отримані результати: статистика ефективності різних конфігурацій штучної нейронної мережі UNET та вплив використання розподіленого навчання у порівнянні з навчанням у локальному режимі. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | http://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/24365 |
Располагается в коллекциях: | Кваліфікаційні випускні роботи здобувачів вищої освіти (ІС) |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Новiков_М.С.__диплом.pdf | 487,04 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.