|
Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg’ona filiali “kompyuter injiniringi” fakulteti
|
| bet | 6/6 | | Sana | 06.01.2024 | | Hajmi | 0,64 Mb. | | #131006 |
Bog'liq 02 Davron Ganiev M1 22 Convolutional neural networkIV. FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR
1. Sikorskiy, O.S. Tasvirlarni tasniflash muammosi uchun konvolyutsion neyron tarmoqlariga umumiy nuqtai / O. S. Sikorskiy // Avtomatlashtirilgan tizimlarda yangi axborot texnologiyalari - Moskva, 2017. - No 20. - P. 37–42.
2. LeKun Y. va Y. Bengio. "Tasvirlar, nutq va vaqt seriyalari uchun konvolyutsion tarmoqlar", M.A. Arbib, tahr., Miya nazariyasi va Neyra1 tarmoqlari kitobi, Kembrij, MA: MIT Press, 1995 yil.
3. Neyron tarmoqlar: to'liq kurs, 2-nashr.: Per. ingliz tilidan - M. Uilyams nashriyoti, 2006. - 1104 b.: kasal. - Paral. tit. anl.
4. Karen Simonyan, Endryu Zisserman, 2014. Katta hajmdagi tasvirni aniqlash uchun juda chuqur konvolyutsion tarmoqlar. arXiv oldindan chop etish arXiv: 1409.1556.
V. FOYDALANILGAN INTERNET SAYTLARI
1. https://ziyonet.uz – O’zbekiston Respublikasi axborot ta’lim portali.
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network
3. https://nicola.top/uz/svjortochnye-nejroseti
4. https://paperswithcode.com/paper/dual-path-networks
5. https://chat.openai.com
|
|
Bosh sahifa
Aloqalar
Bosh sahifa
Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg’ona filiali “kompyuter injiniringi” fakulteti
|
