2017https://rep.bstu.by/handle/data/1252024-03-29T08:46:21Z2024-03-29T08:46:21ZВестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатикаhttps://rep.bstu.by/handle/data/4112019-09-16T06:50:55Z2017-01-01T00:00:00ZВестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика
Гладыщук, Анатолий Антонович; Головко, Владимир Адамович; Дереченник, Станислав Станиславович; Дудкин, Александр Арсентьевич; Калинин, А. И.; Лазакович, Н. В.; Парфомук, Сергей Иванович; Плетюхов, В. А.; Пойта, Петр Степанович; Ракецкий, Валерий Михайлович; Шалобыта, Николай Николаевич; Яблонский, Г. П.
Gladyshuk A. A.; Golovko V. A.; Derechennik S. S.; Dudkin A. A .; Kalinin A. I.; Lazakovich N. V.; Parfomuk S. I.; Pletyukhov V. A.; Poyta P. S.; Raketskiy V. M.; Shalobyta N. N.; ; Yablonsky G. P. Bulletin of the Brest State Technical University. Series: Physics, Mathematics, Computer Science
2017-01-01T00:00:00ZГлубокое обучение для детектирования объектов на изображениях документовКрощенко, Александр АлександровичГоловко, Владимир АдамовичБезобразов, Сергей ВалерьевичМихно, Егор ВладимировичХацкевич, Мария ВикторовнаМихняев, Андрей ЛеонидовичБрич, Александр Леонидовичhttps://rep.bstu.by/handle/data/4002023-10-17T08:59:09Z2017-01-01T00:00:00ZГлубокое обучение для детектирования объектов на изображениях документов
Крощенко, Александр Александрович; Головко, Владимир Адамович; Безобразов, Сергей Валерьевич; Михно, Егор Владимирович; Хацкевич, Мария Викторовна; Михняев, Андрей Леонидович; Брич, Александр Леонидович
В данной статье рассмотрены глубокие сверточные нейронные сети для решения задачи обнаружения объектов на изображении и их классификации. Проведен сравнительный анализ различных методов и архитектур, применяемых для решения задачи обнаружения объектов. Разработан нейросетевой алгоритм разметки изображений текстовых документов, базирующийся на предобработке изображения, упрощающей локализацию отдельных частей документа и последующее распознавание локализованных блоков с помощью глубокой сверточной нейронной сети. Разработана программа полуавтоматической сегментации, позволяющая упростить подготовку обучающей выборки для решения задач обнаружения и классификации объектов.
2017-01-01T00:00:00ZОрганизация семантического кодирования слов и поисковой системы на основе нейронных сетейКрощенко, Александр АлександровичГоловко, Владимир АдамовичБезобразов, Сергей ВалерьевичМихно, Егор ВладимировичРубанов, Владимир СтепановичКривулец, Игорь Юрьевичhttps://rep.bstu.by/handle/data/3992019-07-15T09:47:15Z2017-01-01T00:00:00ZОрганизация семантического кодирования слов и поисковой системы на основе нейронных сетей
Крощенко, Александр Александрович; Головко, Владимир Адамович; Безобразов, Сергей Валерьевич; Михно, Егор Владимирович; Рубанов, Владимир Степанович; Кривулец, Игорь Юрьевич
В данной статье рассматривается и анализируется применение метода word2vec для решения задач семантического кодирования. На основании полученных результатов разработан прототип поисковой системы, базирующейся на использовании выделенной семантической информации для осуществления релевантного поиска в базе документов. Предложено два основных сценария осуществления такого поиска. Осуществлена подготовка обучающей выборки на
базе корпуса документов англоязычной версии Википедии, включающей более 100 тысяч оригинальных статей. Полученная выборка использовалась в экспериментальной части работы для проверки эффективности разработанного прототипа поисковой системы.
2017-01-01T00:00:00ZОнтологическая модель пространственно-временных отношений событий и явлений в процессах обработки знанийИвашенко, Валерьян Петровичhttps://rep.bstu.by/handle/data/3982019-07-16T09:38:43Z2017-01-01T00:00:00ZОнтологическая модель пространственно-временных отношений событий и явлений в процессах обработки знаний
Ивашенко, Валерьян Петрович
Приведены онтологическая модель и представление на ее основе пространственно-временных отношений, заданных на событиях и явлениях в процессах обработки знаний. Онтологическая модель построена в соответствии с моделью унифицированного семантического представления знаний и ориентирована на представление знаний в виде однородных семантических сетей. Онтологическое представление пространственно-временных отношений предназна-
чено для описания событий в процессах обработки знаний в базах знаний, использующих продукции, процедуры или нейронные сети, с целью семантического протоколирования и объяснения результатов этой обработки.
2017-01-01T00:00:00Z