Матричний метод опорних векторів з адаптивним комбінованим навчанням активаційної функції в рамках задачі розпізнавання образів

Ревека, К. І.

Публікація:
Матричний метод опорних векторів з адаптивним комбінованим навчанням активаційної функції в рамках задачі розпізнавання образів

dc.contributor.author	Ревека, К. І.
dc.date.accessioned	2023-11-19T14:31:09Z
dc.date.available	2023-11-19T14:31:09Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	In the article, we introduce an image recognition system that is based on least squares support vector machines with matrix inputs. Its distinctive features include not just the ability to process images in their initial matrix form without vectorization, but also that centers of activation functions are formed with the observations from the training set. The tuning procedure of the system is characterized by the combination of the supervised learning paradigm, «lazy» learning using the «neurons at data points» concept, T. Kohonen’s self-learning, and learning vector quantization. Experimental results confirm the presented theoretical analysis
dc.identifier.citation	Ревека К. І. Матричний метод опорних векторів з адаптивним комбінованим навчанням активаційної функції в рамках задачі розпізнавання образів / К. І. Ревека // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 27-го Міжнар. молодіж. форуму, 10–12 травня 2023 р. – Харків : ХНУРЕ, 2023. – Т. 7. – С. 58–59.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/24862
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.title	Матричний метод опорних векторів з адаптивним комбінованим навчанням активаційної функції в рамках задачі розпізнавання образів
dc.type	Conference proceedings
dspace.entity.type	Publication