Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/59087
Название: | Training data sampling for conventional neural networks configuring |
Другие названия: | Формування навчальної вибірки для налаштування згорткових нейронних мереж |
Авторы: | Sineglazov, Victor Синєглазов, Віктор Михайлович Kot, Ananatoliy Кот, Анатолій Тарасович |
Ключевые слова: | convolution neural networks artificial reproduction of data uninformative data intelligent medical systems згорткові нейронні мережі штучне розмноження даних малоінформативні дані інтелектуальні медичні системи |
Дата публикации: | 12-дек-2020 |
Издательство: | National Aviation University |
Библиографическое описание: | Sineglazov V. M. Training data sampling for conventional neural networks configuring / V. M. Sineglazov, A. T. Kot // Electronics and Control Systems. Kyiv: NAU, 2020. – No 4(66). – pp. 19–23. |
Серия/номер: | Electronics and Control Systems;№4(66) |
Краткий осмотр (реферат): | The problem of generating training data for setting up the convolutional neural networks is considered, which is of great importance in the construction of intelligent medical diagnostic systems, where due to the lack of elements of the training sample, it is proposed to use the approaches of artificial data multiplication based on the initial training sample of a fixed size for the image processing (the results of the ultrasound, CT and MRI). It shows that the increase of the training sample resulted in less informative and poor quality elements, which can introduce extra errors in the goal achievement. To eliminate this situation the algorithm for assessing the quality of a sample element with the subsequent removal of uninformative elements is proposed. Розглянуто задачу формування навчальної вибірки для налаштування згорткових мереж, що має велике значення при побудові інтелектуальних медичних систем діагностики в яких для обробки зображень використовуються результати УЗД, КТ та МРТ. У зв’язку з нестачею елементів навчальної вибірки запропоновано використовувати підходи штучного розмноження даних на основі вихідної навчальної вибірки фіксованого обсягу. Показано, що в результаті такого збільшення обсягу навчальної вибірки в неї можуть потрапити малоінформативні і поганої якості елементи, які можуть внести додаткові похибки у розв’язання поставленої задачі. Для усунення такої ситуації в роботі запропоновано алгоритм оцінки якості елемента вибірки з подальшим видаленням малоінформативних елементів. |
Описание: | Науковий журнал «Електроніка та системи управління» президією Міністерства освіти і науки України віднесено до наукових фахових видань у галузі технічних наук категорії «Б». Рекомендовано до друку вченою радою Національного авіаційного університету (протокол № 11 від 22 грудня 2020 р.). Зареєстровано Міністерством юстиції України. Свідоцтво про державну реєстрацію друкованого засобу масової інформації. Серія КВ №16720-5292 ПР від 21 травня 2010 року. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/59087 |
ISSN: | 1990-5548 |
DOI: | 10.18372/1990-5548.66.15225 |
Располагается в коллекциях: | Наукові публікації та матеріали кафедри авіаційних комп'ютерно-інтегрованих комплексів (НОВА) |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
4.pdf | Наукова стаття | 565.2 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.