Багатошарова матрична нейронна мережа у якості альтернативи багатошаровому перцептрону для задач класифікації зображень

Албасова, А. І.

Публікація:
Багатошарова матрична нейронна мережа у якості альтернативи багатошаровому перцептрону для задач класифікації зображень

dc.contributor.author	Албасова, А. І.
dc.date.accessioned	2022-04-01T14:14:46Z
dc.date.available	2022-04-01T14:14:46Z
dc.date.issued	2022
dc.description.abstract	This paper is devoted to the exploration of the advantages of using matrix neuron based layers as an alternative to fully connected layers in the head of image classification networks. The recent advances in the application of neural networks for computer vision tasks, including visual transformers and full MLP architectures for image processing, are considered. The advantages of using matrix layers, including decreased number of parameters and reducing information loss, are described. It has been found that replacing fully connected layers with matrix layers and a vectorization-free approach has the potential for improving neural networks performance.	uk_UA
dc.identifier.citation	Албасова А. І. Багатошарова матрична нейронна мережа у якості альтернативи багатошаровому перцептрону для задачі класифікаціх зображень / А. І. Албасова // Радіоелектроніка та молодь в ХХІ столітті : матеріали 26-го Міжнародного молодіжного форуму, 19-21 квітня 2022 р. – Харків : ХНУРЕ, 2022. – Т. 6. – С. 9–10.	uk_UA
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/20031
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.publisher	ХНУРЕ	uk_UA
dc.subject	нейронна мережа	uk_UA
dc.subject	багатошаровий перцептрон	uk_UA
dc.title	Багатошарова матрична нейронна мережа у якості альтернативи багатошаровому перцептрону для задач класифікації зображень	uk_UA
dc.type	Conference proceedings	uk_UA
dspace.entity.type	Publication