Please use this identifier to cite or link to this item: http://er.nau.edu.ua:8080/handle/NAU/36125
Title: DIAGNOSTIC SYSTEM BASED ON AUTOENCODERS
Other Titles: Діагностична система на базі автоенкодерів
Диагностическая система на базе автоэнкодеров
Authors: Sineglazov, V. M.
Kostiuchenko, S. V.
Keywords: Image
recognition
autoencoders
neural network
layer
convolution
perceptron
training
Зображення
розпізнавання
автоенкодер
нейронна мережа
шар
згорткова
персептрон
навчання
Изображение
распознавание
автоэнкодер
нейронная сеть
слой
сверточная
персептрон
обучение
Issue Date: Mar-2018
Publisher: Київ «Освіта України»
Series/Report no.: Electronics and Control Systems;2018. N1(55): 23-28
Електроніка та системи управління;2018. N1(55): 23-28
Abstract: It`s considered the problem of image processing which is used in diagnostic systems when it is necessary to process the results of ultrasound, computed tomography and magnetic resonance imaging. For the solution of this problem it`s often used artificial neural networks especially convolution neural networks. It`s considered the structure of convolutional neural networks especially types of layers. In the paper it is analyzed the creation of convolutional neural networks based on autoencoders. It`s considered the features of such neural network, the algorithm of learning and the important parameters which determine the function quality of image processing. The possible improvement of such topology is possible with help of restricted Boltzmann machine which can be used for pre-learning.
Розглянуто проблему обробки зображень, яка використовується в діагностичних системах, коли необхідно обробляти результати ультразвуку, комп’ютерна томографія та магнітно-резонансна томографія. Для вирішення цієї проблеми часто використовуються штучні нейронні мережі, особливо згорткові нейронні мережі. Розглянуто структуру згорткових нейронних мереж, особливо типи шарів. У роботі проаналізовано створення згорткових нейронних мереж на базі автоенкодерів. Розглянуто особливості такої нейронної мережі, алгоритм навчання та важливі параметри, що визначають якість функції обробки зображень. Можливе поліпшення такої топології можливе за допомогою обмеженої машини Больцмана, яку можна використовувати для попереднього навчання.
Диагностическая система на базе автоэнкодеров Рассмотрена проблема обработки изображений, которая используется в диагностических системах, когда необходимо обрабатывать результаты ультразвука, компьютерная томография и магнитно-резонансная томография. Для решения этой проблемы часто используются искусственные нейронные сети, особенно сверточные нейронные сети. Рассмотрена структура сверточных нейронных сетей, особенно типы слоев. В работе проанализировано создание сверточных нейронных сетей на базе автоэнкодеров. Рассмотрены особенности такой нейронной сети, алгоритм обучения и важные параметры, определяющие качество функции обработки изображений. Возможное улучшение такой топологии возможно с помощью ограниченной машины Больцмана, которую можно использовать для предварительного обучения.
URI: http://er.nau.edu.ua:8080/handle/NAU/36125
ISSN: 1990-5548
Appears in Collections:Наукові публікації та матеріали кафедри АКІК

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Razde 1.3_Костюченко 3+.pdfНаукова стаття791.71 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.